CVPRMar, 2023

学习旋转等变特征实现视觉对应

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TL;DR本实验引入自监督学习框架，使用群等变 CNN 提取旋转不变的局部特征，通过群对齐技术实现旋转不变性，并通过对比描述符损失和方向对齐损失训练来得到具有鲁棒性的局部特征描述符，表现出在不同环境下的高精度匹配结果，并在关键点匹配和相机姿态估计任务中显示出有竞争力的结果。
local featuresself-supervised learninggroup-equivariant cnnsrotation-invariant descriptorsgroup aligning
发现论文，激发创造
  • 自监督等变学习用于定向关键点检测

    本文提出了一种使用旋转卷积神经网络的自监督学习框架，通过生成的图像对和直方图来训练密集方向对准损失，从而学习检测具有鲁棒性的定向关键点，并在图像匹配和相机姿态估计基准测试中表现出优异的性能。

    Apr, 2022

  • 无监督学习有效的等变三维描述符

    本文介绍了一种使用深度学习模式进行三维形状描述子学习的方法，在未定向输入数据的情况下创建坚固有力的旋转等变表示，并在测试时定义一个良好的规范方向。

    Sep, 2019

  • 使用旋转等变卷积网络进行高效语义分割

    我们提出了一种语义分割模型，利用旋转和反射对称性，扩展了等变 CNN 框架，通过引入新的等变（G-》Z2）- 卷积和等变转置卷积，实现了对组别特征图的变换与上采样，进而提高了样本效率和鲁棒性，并在癌症转移组织病理图像的多个数据组织方案的旋转等变分割任务上进行了评估，证明了利用更多对称性的高效性。

    Jul, 2018

  • GIFT：基于组卷积神经网络的不变变换密集视觉描述符学习

    本文介绍了一种名为 Group Invariant Feature Transform (GIFT) 的可区分性强、鲁棒性强的视觉描述符，其利用基于组的卷积提取从图像的转换版本中提取的特征信息，相对于聚合特征的方法，GIFT 对于一组变换有证明的不变性，实验表明 GIFT 在多个基准数据集上优于现有的方法，可以实现相对位姿估计的实用性改进。

    Nov, 2019

  • 利用旋转等变卷积神经网络实现高精度超大尺度土地覆盖分类

    本文提出了一种卷积神经网络的结构 RotEqNet，该结构能够通过旋转卷积操作和向量场编码等方法实现对遥感图像中同一对象不同方向的识别，提高了识别准确率并大幅度减少了参数数量。

    Mar, 2018

  • 3D Steerable CNNs：学习体数据中的等变特征

    本文提出了一种卷积网络，它对刚体运动具有等变性。使用 3D 欧几里得空间上的标量场、向量场和张量场来表示数据，并使用等变卷积在这些表示之间映射。实验结果验证了 3D Steerable CNN 对氨基酸倾向预测和蛋白质结构分类等问题的有效性，这些问题均具有 SE（3）对称性。

    Jul, 2018

  • 学习可转滤波器用于旋转等变卷积神经网络

    本文介绍了一种基于可平移、可旋转等变性的创新神经网络结构，采用可旋转滤波器和群卷积实现了对变换的兼容性，使用改进的权重初始化方案来提高准确率，在旋转 MNIST 基准测试和 ISBI 2012 2D EM 语义分割挑战中取得了良好表现。

    Nov, 2017

  • 使用旋转等变特征的曲面上的 CNN

    该论文提出了一种用于表面的网络架构，其中包含旋转等变的特征，以解决运输滤波器核时出现的旋转歧义问题。基于圆谐函数的卷积滤波器在离散层次上具有旋转等变性，将该方法应用于三角网中，并在形状对应和分类任务上进行了评估。

    Jun, 2020

  • 变形鲁棒的旋转 - 缩放 - 平移等变卷积神经网络

    该研究提出了一种基于耦合群卷积的旋转、缩放和平移等变卷积神经网络 RST-CNN，该网络通过稳定性分析可证明具有变形鲁棒性，能在旋转、缩放和平移等输入畸变的情况下保持等变性，从而在 MNIST、Fashion-MNIST 和 STL-10 数据集上实现了显著提升。

    Nov, 2021

  • 利用等变特征进行绝对位姿回归

    本研究通过使用平移及旋转等变卷积神经网络来将相机运动的表示直接归纳为特征空间，从而证明了直接学习等变特征优于学习中间表示，并表明我们的轻量级模型在标准数据集上优于现有模型。

    Apr, 2022