CVPRMar, 2024

无监督形状对应学习中高效最优传输和功能映射的集成

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TL;DR计算机视觉和图形领域，使用功能映射和最优传输处理非刚性形状匹配问题，采用切片沃舍尔斯坦距离作为最优传输度量，在无监督形状匹配框架中通过功能映射正则化和源自切片沃舍尔斯坦距离的最优传输损失增强形状特征对齐，同时采用熵正则化最优传输的自适应细化过程进一步提高准确的点对点对应关系，有效地处理非刚性形状匹配，包括近等度和非等度情景，并在分割转换等后续任务中表现出卓越性能。
computer visiongraphicsfunctional mapsoptimal transportnon-rigid shape matching
发现论文，激发创造
  • 最优输运映射生成建模

    该研究提出了一种使用 Optimal Transport map 直接在高维图片空间中进行生成建模的算法，并在图像恢复等任务上验证了其有效性。

    Oct, 2021

  • 大规模最优输运和映射估计

    本文提出了一个新颖的两步方法来解决基本问题，即从一个分布学习到另一个分布的最优映射，首先我们学习一个最优传输（OT）方案，其次我们估计 Monge 映射作为一个深度神经网络，演示了我们的建议方法在域适应和生成建模方面的应用。

    Nov, 2017

  • 不平衡最优输运遇到切片 Wasserstein

    本文提出以切片和非平衡最优运输为基础的一般框架，利用 Frank-Wolfe 型算法来比较正测度，并概述了它们的统计特性。

    Jun, 2023

  • 深度外壳：基于最优输运的无监督形状对应

    采用多尺度匹配管道和深度神经网络的无监督学习方法实现 3D 形状对应，其使用基于优化传输的最优正则 化方法来创建完全可微的层次匹配管道，并利用光滑的截断谱卷积滤 波器提取本地特征，其在多个数据集上比最新的监督方法显著改善， 并能够很好地推广到偏离训练集的示例

    Oct, 2020

  • OTMatch：以最优传输方式改进半监督学习

    本文介绍了一种新的方法 OTMatch，通过使用最优输运损失函数，利用类别之间的语义关系，提高半监督学习的性能。与现有最先进的方法 FreeMatch 相比，在 CIFAR-10、STL-10 和 ImageNet 数据集上分别实现了 3.18%、3.46% 和 1.28% 的错误率降低，证明了我们方法在半监督学习中利用语义关系提升学习性能的有效性和优越性。

    Oct, 2023

  • 从子集一一对应关系学习运输成本

    本文研究了使用少量副信息来学习代价函数的方法，该信息能够捕获到数据集中的子集对应关系，并提出了一种基于 Sinkhorn 算法的端对端优化器，实现了代价函数的自适应学习，结果表明该方法在图片、婚姻匹配和单细胞 RNA 测序等数据集上取得了明显的性能优势。

    Sep, 2019

  • 多模态分布对齐的分层最优输运

    该研究提出了一个基于最优传输与聚类结构相结合的层级对齐方法，同时采用 ADMM 算法和 Sinkhorn 距离来提高噪声、模糊或多峰数据的对齐精度，并在合成数据和神经信号解码中进行了应用，表明该方法对于具有一致聚类结构的数据集在跨领域对齐方面具有显著的性能改进作用。

    Jun, 2019

  • 生成熵神经最优传输在空间内和空间间的映射

    学习度量到度量映射是机器学习中的一项关键任务，而神经最优输运方法（Neural OT）结合了神经网络模型和最优输运理论，将最优输运作为归纳偏置，并通过实验表明其在单细胞生物学中具有实用性。

    Oct, 2023

  • 强度谱形匹配的无监督学习

    我们提出了一种新的基于学习的方法来进行 3D 形状匹配，可以在完全非监督的情况下进行训练，并可准确处理非等距形状、局部形状、不同离散化或拓扑噪声的形状。

    Apr, 2023

  • 非平衡最优输运半对偶形式生成建模

    本文提出基于 Unbalanced Optimal Transport (UOT) 的半对偶形式构建的新型生成模型，相比于基于 OT 的方法在处理噪点，稳定性和训练收敛速度等方面表现更优。通过实验验证了该模型的性质，并研究了 UOT 之间分布差异的理论上界。实验结果显示，该模型在 CIFAR-10 和 CelebA-HQ-256 数据集上的 FID 分别为 2.97 和 5.80，优于现有基于 OT 的生成模型。

    May, 2023