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essential matrix
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使用深度集合的共识学习进行本质矩阵估计
给出两幅图像中提取的点匹配集合，我们的方法通过使用 Deep Sets 基于简单网络架构来识别离群点匹配，并对内点匹配中的位移噪声进行建模。通过加权的 DLT 模块，我们的网络实现了比现有复杂网络结构更准确的关键矩阵恢复。
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11 days ago
从对应关系到姿态：非极小化、可证优化的无需消歧的相对姿态估计
该论文通过将相对位姿估计建模为一个二次约束二次规划问题，直接从对应关系中估计正确的相对相机位姿，绕过后续的唯象几何约束的加强处理步骤，通过详尽的合成和实际实验证实了该方法的有效性、高效性和准确性。
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7 months ago
FN-Net: 通过滤除噪声去除异常值
本文提出了一种卷积神经网络来过滤杂点，输出特征点对是内点的概率并回归表示相机相对姿态的本质矩阵，实验结果表明我们的方法在相对姿态估计方面优于现有技术。
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2 years ago
CVPR
学习如何发现好的对应关系
该研究使用多层感知器来优化广基准立体匹配的好匹配点，同时恢复相对位置关系，该网络基于像素坐标运算而非直接图像处理，提出了一种称为上下文规范化的新型正则化技术，使得可以单独处理每个数据点并赋予全局信息。在多个数据集的实验中，该方法使用少量训练
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7 years ago
ECCV
球面上的运动结构
本研究针对相机在球面上旋转的特殊情况，通过分析对极几何得出只需最少三个点的对应关系即可快速求解两张图像之间本质矩阵的方法，并将其应用于场景建模和物体扫描中。
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8 years ago
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