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MVF-Net: 多视角 3D 人脸可塑模型回归
本文提出一种基于卷积神经网络和多视图图像的 3D 人脸重建方法，使用自监督的视角对齐损失来减少视图之间对齐误差，并使用光流法预测 3D 形状，实现更好的 3D 重建结果。
PDF5 years ago
NIPS用于语义对应的循环变压器网络
本文提出了利用循环变压器网络（RTNs）对语义相似图像进行密集对应的方法，在迭代过程中估计图像间的空间变换，以及使用这些变换来生成对齐的卷积激活，通过直接估算两幅图像间的变换，而非独立正则化每个图像，我们证明了更高的精度可以得到，同时使用一
PDF6 years ago
邻域共识网络
本研究介绍了一种基于卷积神经网络的密集对应关系匹配方法，使用邻域一致性匹配模式在两幅图像所有可能的对应关系的 4D 空间中鉴别一组具有空间一致性的对应关系。该方法不需要全局几何模型，只需要弱监督的成对图像匹配信息进行训练。最后，该方法在类别
PDF6 years ago
CVPR深度视角变换
本文提出了一种全新的卷积神经网络结构 ——Deep View Morphing，用于视图合成问题。该方法通过矫正网络和编解码网络等步骤，生成密集的对应关系和混合遮罩，有效解决了传统 CNN 方法中存在的纹理细节、形状失真和高计算复杂度等问题
PDF7 years ago
使用各向异性卷积神经网络学习形状对应关系
本研究介绍了一种基于各向异性扩散核的内在卷积神经网络 (Anisotropic Convolutional Neural Network, ACNN)，该网络通过学习复杂形态变化的不变性，能够在极具挑战性的设置中高效地学习可变形形状间的内在
PDF8 years ago
DASC: 多模态和多光谱一致性估计的强健密集描述符
本文提出了一种新颖的密集描述符称为 DASC 来估计多模态和多光谱密集对应关系，并通过一种基于超像素的表示提出了几何不变的 DASC（GI-DASC）描述符，以解决多种视觉变化的挑战。
PDF8 years ago
密集三维人脸对应
该研究论文提出了一种算法，通过自动检测的稀疏对应点并通过匹配三角形边缘处的表面曲率的显著点迭代地三角化已有的对应点并扩展它们来自动建立大量三维人脸之间的密集对应，同时构建了一种可变形模型用于未见过人脸的变形拟合，经过广泛的数据评估表明，该算
PDF10 years ago
跨场景和尺度的密集对应
本论文提出了一种实用的建立图像间稠密一一对应的方法，利用像素的上下文信息估计本地尺度，并使用三种方法在整个图像中保持比例不变特征提取，有效地解决了局部尺度不同的问题，实现了不同图像之间的准确的稠密对应，且计算成本较小。
PDF10 years ago