flownet如何计算监督

Flownet是一种基于深度学习的光流估计算法，它使用了监督学习的方法来训练模型。其基本思想是将输入的图像对作为训练样本，同时提供相应的光流向量作为标签。通过大量的输入图像对和对应的光流向量，Flownet可以学习到从输入图像对到光流向量的映射关系。

具体来说，Flownet使用了两个卷积神经网络，分别用于计算前向光流和反向光流。每个网络都包含多个卷积层和池化层，用于提取特征。最后，两个网络的输出被合并起来，得到最终的光流向量。

训练时，Flownet使用了均方误差（MSE）作为损失函数，用于衡量预测的光流向量与真实标签之间的差异。通过反向传播算法，Flownet可以优化模型参数，使得预测的光流向量尽可能接近真实标签。

总的来说，Flownet使用监督学习的方法来训练模型，通过提供大量的输入图像对和对应的光流向量作为标签，学习到从输入图像对到光流向量的映射关系，从而实现光流估计。