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学习可变形物体的对应关系
我们研究了可变形物体（布料和绳索）的像素级对应问题，比较了传统方法和基于学习的方法。我们选择布料和绳索，因为它们在解析建模方面是最难的可变形物体之一，而且在机器人任务（如布料折叠、绳结打结、T 恤折叠、窗帘合拢等）中具有意义。我们提出了对于
PDF2 months ago
无监督配准：基于几何学学习和成像的放疗应用
为了精确地识别不同患者器官分割之间的相应点以应用于放射治疗，本研究旨在开发一个模型。通过使用头颈部器官分割的 CT 扫描训练了一个在 3D 形状中同时进行对应和插值估计的模型。通过两种方法扩展了原始模型，其中一种是直接从图像补丁中提取特征，
PDF9 months ago
NSOAMT -- 新的唯搜索方法机器翻译
通过索引递增一组具有某个语义含义的词语，以实现其母语记录与翻译语言之间的对应过程，本研究采用全新的机器翻译搜索方法来解决其他技术的速度和准确性问题。通过加载和分析一卷电子文本文档，并对其进行度量和评估，虽然观察和预测的度量值并不令人鼓舞，但
PDF9 months ago
ECCVPlaneFormers：从稀疏视图到三维重建
本文提出了一种用于从有限重叠的图像重建场景平面表面的方法，并介绍了一种新的基于 transformer 的简化方法，PlaneFormer，它是通过对 3D 感知平面记号应用变换器来进行 3D 推理。实验表明，本文的方法比之前的方法更加有效
PDF2 years ago
ECCV基于深度范例的语义稀疏上色网络
本文提出了一种 Semantic-Sparse Colorization Network (SSCN) 方法，实现了基于模板的着色的正确对应，该方法在定量和定性评估方面优于现有方法。
PDF3 years ago
ICCV重新思考自监督对应关系学习：基于视频帧层面的相似性视角
通过 Video Frame-level Similarity (VFS) 学习实现物体跟踪和视频对象像素分割的通用对应表示
PDF3 years ago
CVPRCorrNet3D: 3D 点云密集对应的无监督端到端学习
本文介绍了一种基于无监督和端到端深度学习的框架 CorrNet3D，以学习 3D 形状之间的密集对应关系，并证明了其相对于最先进的方法具有更好的性能，源代码和预先训练好的模型可通过链接获得。
PDF4 years ago
ECCVSegFix: 用于分割的模型无关边界细化
我们提出了一种模型无关的后处理方案，通过使用内部像素的标签预测替换原来不可靠的边界像素预测，实现改进分割结果的边界质量，我们通过学习朝向内部像素的方向来建立对应关系，并实验证明我们的方法能够在 Cityscapes、ADE20K 和 GTA
PDF4 years ago
CVPRDenseReg：野外密集形状回归的全卷积密集网络
该研究提出了一种称为 DenseReg 的系统，使用手动标记的面部特征点作为训练网络的基础，实现了从图像到模板之间的密集对应关系，其在面部分析任务及身体对应分析中取得了较好的结果。
PDF8 years ago
CVPR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。
PDF8 years ago
稀疏建模内在对应关系
我们提出了一种新的基于稀疏建模方法的非刚性形状匹配算法，通过检测可重复区域，建立形状间的精确对应关系，并以非常完美的表现在标准基准数据集上得到了定量和定性的评估。
PDF12 years ago