Nov, 2019

利用对象级先验学习语义对应关系

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TL;DR研究使用二进制前景掩码并经过合成几何变形的图像来训练卷积神经网络（CNN），以解决语义对应问题，提出了一种新的 CNN 体系结构（称为 SFNet），其实现了这一想法，并展示了在标准基准测试中明显优于现有技术的实验结果。
semantic correspondencebinary foreground masksconvolutional neural networkobject-level priorsfnet
发现论文，激发创造
  • SFNet: 学习物体感知的语义对应性

    通过使用二进制前景蒙版和几何变形训练卷积神经网络（CNN）实现语义对应的密集流场，提出了一种新的 CNN 框架 SFNet，并在各项基准测试中表现出比现有方案更好的泛化性能。

    Apr, 2019

  • SCNet：学习语义对应性

    本文提出了 SCNet，一种基于卷积神经网络的语义对应的几何合理模型，利用区域提议实现匹配原语，并明确将几何一致性纳入其损失函数中，该方法在多项基准测试中均表现优异。

    May, 2017

  • 通用对应网络

    本文提出了一种深度学习框架，用于准确的视觉对应，并证明了其在几何和语义匹配中的有效性，提出了一种卷积空间变换器来模仿传统特征（如 SIFT）中的补丁归一化，广泛的 KITTI，PASCAL 和 CUB-2011 数据集的实验表明，与使用手工构建或学习特征的先前作品相比，我们的特征具有显着优势。

    Jun, 2016

  • 端到端弱监督语义对齐

    本文提出了一种基于卷积神经网络和不同 iable soft inlier scoring 模块的语义对齐方法，该方法无需繁琐的手工标注就能实现对不同但具有语义相关性的图像进行参数学习，并从几何上一致的对应关系计算对齐质量，达到了基于多个标准基准的语义对齐的最先进表现。

    Dec, 2017

  • 弱监督 2D 点集配准的语义匹配

    本文提出了一种卷积神经网络的方法来处理物体相同实例之间的对应关系问题，定义了一个新的基于循环一致性的损失函数来解决 2D 点集的注册问题，并在 Proposal-Flow（PF-PASCAL）数据集上进行了训练和测试，取得了最先进的结果。

    Jan, 2019

  • 语义感知细粒度对应

    本文提出了一种语义感知的细粒度对应方法，该方法融合了基于图像和基于像素的自监督学习方法来提高任务的性能，在视频对象分割、人体姿态跟踪和人体部分跟踪等视觉对应任务上超过了以往基于卷积神经网络的最新自监督方法。

    Jul, 2022

  • 通过三维引导循环一致性学习密集对应关系

    本文提出利用跨实例视觉一致性作为监督信息，通过建立一个包含 4 个环（4-cycle）的人工数据集提高深度学习在实现物体实例间的稠密视觉对应中的表现，并在测试阶段显示出优于先前相关任务的最新成果。

    Apr, 2016

  • DGC-Net：密集几何对应网络

    本研究针对两幅图像之间密集像素对应估计的挑战进行探讨，提出了一种基于粗到细的 CNN 框架，能够扩展光流方法的优势，解决大范围变换并提供密集和亚像素准确估计的问题，并在相对摄像机姿态估计问题上表现优异。

    Oct, 2018

  • 半监督语义匹配

    本文提出了一种半监督学习框架，为无标签图像对增加循环一致性限制，在监督丢失和无监督训练中实现了最先进的语义匹配性能。

    Jan, 2019

  • 提案流程

    我们提出了一种基于 object proposals 的语义流的新方法，称为 proposal flow，它可以在处理图像时使用对象 proposals 来建立可靠的对应关系，并证明 proposal flow 在各种设置中均显著优于现有的语义流方法。

    Nov, 2015