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ICLRHuman MotionFormer：基于视觉 Transformer 的人类动作转移
本论文提出了一种基于全球和本地感知的分层的 ViT 框架 Human MotionFormer，旨在提高人类运动转移中的特征匹配和运动品质，该方法通过多个块的特征匹配和运动传递，实现了全局特征匹配，进一步引入了卷积层来改善局部感知，实现了平
PDFa year ago
学习特征恢复变换器用于遮挡人物重新识别
该研究提出了一种名为 Feature Recovery Transformer（FRT）的新方法，通过可见性图匹配和特征恢复变压器来同时解决干扰噪声和遮挡带来的行人信息损失的问题，与其他最新技术相比，在挑战性的 Occluded-Duke
PDFa year ago
基于点云配准驱动的三维孪生物体追踪强鲁棒特征匹配
本文提出一种新的点云注册驱动的 Siamese 跟踪框架，包括追踪特定的非本地注册模块和注册辅助的 Sinkhorn 模板特征聚合模块，以实现在精确定位物体的同时提高跟踪鲁棒性。
PDF2 years ago
ClusterGNN：基于聚类的粗到细图神经网络，用于高效特征匹配
使用自适应聚类模块将关键点分成不同的子图，从而实现降低冗余的连通性，减少运行时间和内存使用，同时在各种计算机视觉任务上具有竞争性的性能。
PDF2 years ago
快速准确的关键点匹配的高效线性注意力
本文提出了一种基于 Transformer 的 3D 视觉应用中的线性注意力机制，通过全局和局部信息聚合进行关键点匹配，同时提出了联合学习来简化和加速特征匹配，最终在几个基准测试中取得了具有竞争力的性能。
PDF2 years ago
CVPR基于 Transformer 的多帧自监督深度学习
本研究提出了使用特征匹配和转换器架构进行单目自监督深度估计的新方法，通过使用深度离散化的极线采样选择匹配候选项，并通过一系列的自注意力和交叉注意力层来改进预测。该方法可以从视频中单独训练，从而建立自监督单目深度估计的最新技术，并具有一定的泛
PDF2 years ago
ECCVDFNet：使用直接特征匹配增强绝对姿态回归
本篇研究提出了一种相机重新定位的方法，它通过绝对姿态回归和直接特征匹配相结合，并加入曝光自适应的新视角合成，成功地解决了现有基于光度的方法无法处理的室外环境中的光度变形问题。
PDF2 years ago
ICLR四叉树注意力视觉 Transformer
通过部分 Attention 性能的提升，QuadTree Attention 可以有效实现对密集预测的视觉任务，如物体检测和特征匹配，将计算复杂度从二次降至线性，具有比以往转换器更高的性能。
PDF2 years ago
TransMVSNet：基于 Transformer 的全局上下文感知多视角立体网络
本研究提出了 TransMVSNet，它是基于多视图立体视觉（MVS）中的特征匹配的探索而来的，利用 Feature Matching Transformer 实现自内、交叉注意力聚合图像内外的长程上下文信息来完成 MVS 任务，并借助 A
PDF3 years ago
CVPRLepard: 学习刚性和可变形场景中部分点云匹配
Lepard 是一种基于学习的部分点云匹配方法，可以在刚性和可变形场景中进行匹配，其关键特征是利用三维位置知识实现点云匹配，通过特征空间和三维位置空间分离表示，显式地利用向量点积作为位置编码方法，并且采用重新定位技术改善交叉点云相对位置，与
PDF3 years ago
数据集压缩与分布匹配
本研究提出了一种简单而有效的方法，通过在多个采样嵌入空间中匹配合成图像和原始训练图像的特征分布，综合减少了合成成本，同时实现了可比较或更好的性能，具有在实际大型数据集中应用以及在连续学习和神经结构搜索中表现出有希望的实际好处的潜力。
PDF3 years ago
神经重投影误差：融合特征学习和相机位姿估计
本文提出了神经投影误差作为重合问题与特征学习问题的结合，使用粗 - 细优化方法极大地提高了定位精度和鲁棒性。
PDF3 years ago
ROBIN: 一种基于图论的方法，在鲁棒估计中使用不变量拒绝异常值
本文介绍了一种名为 ROBIN 的方法，它基于不变量理论和兼容图模型，可以高效地解决机器人，计算机视觉和学习中数据关联和特征匹配引起的异常值问题。
PDF4 years ago
CVPR极线变换器
本文提出一种不同于传统的两步法的可微分配准方法，利用视差约束和特征匹配改进了 2D 姿态估计以提高 3D human joints 定位的精度。
PDF4 years ago
DMLO: 深度匹配 LiDAR 里程计
本文介绍了一种新型的基于学习方法的 Deep Matching LiDAR Odometry (DMLO) 框架，它将特征匹配方法应用到 LiDAR 地标测量任务中，该框架将 6-DoF 姿态估计分解为两个部分，一个学习匹配网络，另一个是通
PDF4 years ago
ICML特征量化改进 GAN 训练
本论文提出了一种对于 GAN 不稳定问题的解决方法，即对鉴别器采用 Feature Quantization（特征量化）进行特征匹配，该方法可以提升基于大规模复杂图像数据集的三种 GAN 模型的表现，使得 FID 分数获得大幅提升。
PDF4 years ago
CVPRD3Feat：3D 局部特征的密集检测与描述的联合学习
本文提出了一种新型实用的学习机制，利用三维全卷积网络，旨在稠密地预测每个三维点的检测分数和描述特征，并通过自监督的检测器损失，在训练过程中指导即兴的特征匹配结果。最后，我们的方法在 3DMatch 和 KITTI 数据集的室内和室外场景中，
PDF4 years ago
优秀特征匹配：实现低延迟、准确、稳健的 VO/VSLAM
该研究通过改进基于特征的 VSLAM 算法，提出了一种好的特征匹配方法，通过确定性选择和随机加速的组合减少了算法的延迟，并在多个基准测试和计算硬件上进行了全面的评估，保留了准确性和稳健性。
PDF5 years ago
AAAI对抗性跨域行为识别及协同注意力
本论文提出了一种基于时空协同注意机制的临域动作识别框架 TCoN，通过特征匹配解决了跨域动作识别的问题，实验结果表明该框架在跨域设置下显著提高了识别准确率。
PDF5 years ago
CVPR人物再识别的端对端深度 Kronecker - 积匹配
本文提出了一种新的基于 Kronecker 乘积匹配模块的深度神经网络，结合自注意力和 Hourglass 网络对多尺度特征进行提取，并设计了一种新的特征软对准方案，可以在 Market-1501，CUHK03 和 DukeMTMC 数据集
PDF6 years ago