FlowNet：利用卷积神经网络学习光流的革命性方法

问题：光流是计算机视觉中一个重要的研究领域，它描述了图像中物体的运动信息。传统的光流算法依赖于大量的计算和手工特征提取，导致速度缓慢且准确率不高。

解决方案：FlowNet利用卷积神经网络学习光流，避免了手工特征提取和复杂的计算。FlowNet包含两个网络：FlowNetS和FlowNetC。FlowNetS用于预测粗略的光流，而FlowNetC则对FlowNetS的输出进行修正和细化，从而得到更精确的光流。FlowNet使用双重损失函数（EPE和MLE）来优化网络参数。在多个数据集上的测试结果表明，FlowNet的准确率高于传统的光流算法，并且速度更快。