CVPRMar, 2023

用于局部特征匹配的结构化极线匹配器

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TL;DR本文针对局部特征匹配中存在的纹理和重复性对现有方法造成的挑战，提出了一种利用几何先验信息的迭代匹配方法 —— 结构化极线匹配器 (SEM)，其架构中包含了结构化特征提取器、极线注意力和匹配器，实验表明相较于同类方法，SEM 表现出优秀的性能。
local feature matchinggeometry priorstructured epipolar matcherstructured feature extractorepipolar attention
发现论文，激发创造
  • SCENES: 用极线监督进行子像素对应估计

    从两个或多个视图中提取场景的点对应是一个基本的计算机视觉问题，对于相对相机位姿估计和运动结构具有特殊重要性。我们通过使用对应于传递线上的假设匹配来放宽已有模型需要的先验知识约束，并提出了一种新颖的引导方法，从而无需真实的三维结构信息即可对模型进行微调，并在新数据上获得最先进的结果。

    Jan, 2024

  • 基于特征度量细化的像素完美式结构运动恢复

    本文通过直接对多个视图中的低级图像信息进行对齐以提高结构运动两个关键步骤的精度，该方法通过采用神经网络预测的密集特征来优化特征度量误差从而提高了相机姿态和场景几何的准确性。

    Aug, 2021

  • TopicFM：鲁棒且可解释的主题辅助特征匹配

    通过主题建模方法对高级语境进行编码以提高图片匹配的鲁棒性，并在室内和室外数据集上进行了广泛实验，证明该方法在具有挑战性的情况下优于其他最先进的方法。

    Jul, 2022

  • 当极线约束遇上多视点立体的非局部算子

    应用非局部特征增强和基于双线搜索的 Transformer 方法改进多视角立体视觉的特征匹配，并在学习式 MVS 基线 ET-MVSNet 中加入 Epipolar Transformer 技术，提高了重建性能。

    Sep, 2023

  • 可几何映射的图像特征

    本文介绍了一种机器学习方法，用于学习基于图像检索的定位图像特征，通过引导学习过程，使图像特征与几何距离成比例，并在实验中表现出更好的定位准确度以及在缺乏参考图像的情况下估计查询序列轨迹的能力。

    Mar, 2020

  • 基本矩阵估计中特征匹配算法评估

    评估最近算法在图像匹配及极线几何评估中的表现，并利用它们设计出更实用的注册系统，扩大计算机视觉任务的应用，通过四个大型数据集的实验，提出了三种高质量的匹配系统和粗 - 细 RANSAC 评估器，具有潜在的应用前景。

    Aug, 2019

  • 姿态估计的结构特征学习

    该论文提出了一种结构化特征学习框架，旨在通过人体姿态估计中的特征级别推理身体关节之间的相关性，通过引入几何变换内核捕捉关节特征地图之间的关系，提高特征学习。

    Mar, 2016

  • 局部特征几何的多视角优化

    本研究提出了一种基于多视图三角化和非线性最小二乘的方法来优化局部图像特征的定位精度，实验证明该方法能够提高手工制作和学习的局部特征的三角化和相机定位性能。

    Mar, 2020

  • 多图像基于一致特征挖掘的语义匹配

    本研究提出了一种多图像匹配方法以估计多个图像之间的语义对应关系，并且利用稀疏可靠特征匹配而非优化所有成对对应关系，同时还提出低秩约束来确保整个图像集上的特征一致性。该方法在多图匹配和语义流基准测试中表现优异，同时在不使用任何注释的情况下对重建对象类模型和发现对象类地标具有适用性。

    Nov, 2017

  • 语义跨视图匹配

    本研究提出了一种自动检测和表示 RGB 图像语义信息的方法，以实现与非 RGB 地理信息系统（GIS）进行跨视图匹配，利用由语义概念（如交通标志、湖泊、道路、植被等）分配的图像分割区域进行描述符的设计和匹配。实验证明此方法有效。

    Oct, 2015