correspondence learning | BriefGPT

关键词correspondence learning

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SILC：用自我蒸馏提升视觉语言预训练
基于对 CLIP 模型的改进，本研究提出了 SILC 方法，通过引入本地到全局对应学习来预训练模型，有效提升了计算机视觉领域中的分类、检索和分割等任务的性能，取得了零样本分类、少样本分类、图像与文本检索、无样本分割以及开放词汇分割等方面的最
PDF8 months ago
通过任务示范实现形态不同机器人之间的对应学习
我们提出了一种学习不同机器人之间的对应关系的方法，并通过一系列实验验证了该方法的有效性。
PDF8 months ago
通过本地一致性增强的孪生网络与互补损失用于二视图对应关系学习
在近期两视图对应关系学习的研究中，我们从两个方面改进了现有框架。首先，我们提出了局部特征共识 (LFC) 插件块来增强现有模型的特征。其次，我们将现有模型扩展为具备相互损失的孪生网络，充分利用互相投影的监督信息，极大提高了匹配性能，而不引入
PDFa year ago
SRFeat：学习局部精确和全局一致的非刚性形状对应
本研究提出了一个新的基于学习的框架，将对比学习的局部准确性与几何方法的全局一致性相结合，用于强健性非刚性匹配。
PDF2 years ago
CVPR通过轨迹查询和建议实现高效的视频实例分割
EfficientVIS 是一种全新的视频实例分割框架，实现了完全的端到端学习，采用了轨迹查询和轨迹建议技术，通过迭代式的查询 - 视频交互方法在空间和时间上关联和分割 RoIs，采用了对应关系学习，不需要手工数据关联即可一次性实现整个视频
PDF2 years ago
弱监督对应学习
本文提出了一种基于弱监督的通信学习方法，结合了严格匹配数据和非匹配数据学习，利用状态和动作的时间关系和配对抽象来降低成本和提高通信准确性。
PDF2 years ago
ICCV优化有助于降低注册误差
本文提出了一种基于数据驱动的 3D 点云配准方法，通过扩展标准 Kabsch 算法中初始旋转矩阵的确定方式来改善模型训练过程中的点对应学习。实验结果表明，该方法可以显著提高对应匹配的质量，并降低最大旋转误差 7%。
PDF3 years ago
CVPRCoCosNet v2: 全分辨率图像对应学习用于图像翻译
采用分层的策略，用来指导更高层次的对应关系的微调，CoCosNet v2 采用了一种全分辨率的图像翻译系统，其中包含了一个全可微的图像匹配方法，可用于无人监督的全分辨率语义对应关系的建立。
PDF4 years ago
CVPR图结构网络用于图像文本匹配
本文提出了一种新的基于图形结构匹配网络的图像 - 文本匹配方法，可以有效地解决对象、关系和属性的细粒度对应问题。实验结果表明，该方法在 Flickr30K 和 MSCOCO 数据集上相较于其他方法拥有高达近 7% 和 2% 的召回率提升。
PDF4 years ago
DeepHMap++：结合投影分组和对应关系学习的全自由度姿态估计
本文提出一种基于卷积神经网络的 2 阶段模型，采用投影分组和对应关系学习方法预测物体位姿，优于现有的其他方法。
PDF5 years ago