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ICLR用 Transformer 统一特征和成本聚合的语义和视觉对应
本论文介绍了一种基于 Transformer 的综合特征和成本聚合网络，用于密集匹配任务。我们展示了特征聚合和成本聚合的不同特点，并介绍了一种简单而有效的架构，利用自注意力机制和互注意力机制来统一特征聚合和成本聚合，从而在语义匹配和几何匹配
PDF4 months ago
基于深度学习的立体稠密匹配数据集转移评估
从 LiDAR 和图像直接生成地面实况视差图以产生大量且多样化的数据集，并通过 LiDAR 与图像间的配准细化方法来避免精度损失和处理遮挡，从而实现了在不同数据集中评估 11 种密集匹配方法，其中 GANet 在相同的训练和测试数据上表现最
PDF4 months ago
RGM: 一个强大的全能匹配模型
通过在多个尺度上迭代地探索几何相似性，并使用一种额外的不确定性估计模块进行稀疏化，我们提出了一种名为 RGM（Robust Generalist Matching）的深度模型，用于稀疏和密集匹配。通过生成具有较大间隔的光流监督，我们构建了一
PDF9 months ago
利用多用途特征匹配进行单次分段
Matcher 是一种结合通用特征提取和无类别分割模型实现一次性分割的方法，通过设计双向匹配策略和鲁棒的提示采样器进行交叉图像语义密集匹配以及实例级匹配策略，能够在各种分割任务中实现令人印象深刻的泛化性能，无需训练。
PDFa year ago
深度立体匹配的分层神经架构搜索
本文提出了一个双目立体匹配中第一个基于任务特定的人类知识的端对端分层神经架构搜索框架，通过优化整个管道的架构，我们的搜索网络优于所有现有的深度立体匹配结构，在多个基准测试中排名前 1，并在网络规模和推理速度上作出了实质性的改进。
PDF4 years ago
GOCor: 将全局优化的对应体引入您的神经网络
GOCor 是一种完全可微的密集匹配模块，可取代特征相关层，在几何匹配、光学流和密集语义匹配任务中表现出优异性能。
PDF4 years ago
InLoc: 室内稠密匹配和视角合成的视觉定位
本文研究了室内大规模定位中基于景深匹配和虚拟视图合成的视觉方法，通过收集新的大规模数据集进行实验，证明了该方法在 6DoF 姿态预测方面明显优于现有方法。
PDF6 years ago