sintel训练

在微调的时候，使用以下数据作为验证集

ambush_6, bamboo_2, parts of cave_4, market_6, parts of temple_2. https://github.com/lmb-freiburg/flownet2/issues/141

裁剪使用这样

Sintel finetuning cropsize is 768x320.
Depending on the dataset, pretraining used 768x384 (FlyingThings3D) or 448x320 (FlyingChairs and other small datasets).

假如需要用真实的数据取微调网络：

https://github.com/sampepose/flownet2-tf/issues/33

对于合成数据集：使用blender or unity软件可以直接输出光流

输出是尺寸不匹配问题，

https://github.com/sampepose/flownet2-tf/issues/22

网络设定必须是64的倍数，所以直接裁剪光流和图片尺寸，使之满足网络需要