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MatchU：从 RGB-D 图像中匹配未见物体的 6D 姿态估计
通过融合 2D 纹理和 3D 几何线索的通用方法 MatchU 实现了对未见过的物体的 6D 位姿估计，并通过编码面向位姿的几何结构和融合 RGB 信息的注意力机制来解决模糊关联问题，无需昂贵的重新训练或渲染，在准确性和速度方面超过了所有现
PDF4 months ago
CVPRSOLD2: 自监督遮挡感知线条描述和检测
本文提出了第一种单一深度神经网络同时进行线段检测和描述。通过自我监控训练，我们的方法不需要任何注释的线标签，并且可以推广到任何数据集。在多视图数据集及实际应用中，本方法相较以往的线条检测与描述算法拥有更高的稳定性和匹配度，是向学习特征点方法
PDF3 years ago
CVPR为三维点云学习局部多视图描述符的端到端学习
提出了一个端到端的框架，用于学习 3D 点云的本地多视图描述符。利用可微分的渲染器将多视图表示集成到神经网络中，设计了软视图池化模块来聚合视角间的卷积特征，实验结果表明，本文方法在现有的 3D 配准基准上更优秀。
PDF4 years ago
SOSNet: 二阶相似正则化的局部描述符学习
本文基于正匹配点之间在嵌入空间中的距离应该相似这一直觉，探索并提出了一种名为二阶相似规范化（SOSR）的新型正则化项，并将其纳入训练中，从而在几个具有不同任务的具有挑战性的基准测试中实现了最先进的性能，证明了其有效性。
PDF5 years ago
使用动态间隔的三重损失函数进行三维物体实例识别和姿态估计
本论文提出了一种使用卷积神经网络进行局部对象在杂乱环境中的 3D 对象实例识别和姿态估计的方法，通过引入动态边界到多样性拓扑学习的三元组损失函数中，来在低维描述符空间上建立对象相似度模型，采用新背景噪声类型和表面法线等多种模态的图像数据进行
PDF5 years ago
语义视觉定位
该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定
PDF7 years ago
基于 CNN 特征描述符的烟雾流数据驱动合成
本研究提出了一种新的数据驱动算法来综合高分辨率流动模拟，并利用可重复使用的空间时间流数据仓库。
PDF7 years ago
神经网络的领域对抗性训练
本文提出了一种新的领域适应的表示学习方法，使用神经网络架构从源域的有标签数据和目标域的无标签数据中推断出训练的特征，该方法增加了标准层和一个新的反向梯度层，可以在文本情感分析、图像分类以及人员重新识别等任务中有效实现领域适应。
PDF9 years ago