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DART：面向事件相机的分布感知视网膜变换
本文介绍了一个称为分布感知视网膜变换（DART）的通用视觉描述符，它使用对数极坐标格来编码结构上下文。作者将 DART 描述符应用于四个不同的问题，并展示了 DART 在解决目标分类、跟踪、检测和特征匹配方面的性能。
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7 years ago
RegNet: 使用深度神经网络进行多模态传感器配准
本研究提出了 RegNet，这是第一个使用卷积神经网络（CNN）推断多模式传感器之间的六自由度（DOF）外部校准的方法，与现有方法相比，RegNet 将所有传统校准步骤（特征提取、特征匹配和全局回归）投射到一个单一的实时可行的 CNN 中。
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7 years ago
ICML
McGan: 均值与协方差特征匹配 GAN
本文介绍了一种新的基于积分概率度量的生成对抗网络 (IPMs) 用于训练 GAN 的方法，该方法基于有限维特征空间中嵌入的分布的统计数据，其中的平均值和协方差匹配特征，这样的 IPMs 可实现稳定的 GAN 训练，我们称之为 McGan，并
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7 years ago
CVPR
多视角重建中拟合和匹配的联合优化
本文提出基于赋对问题的多模型匹配能量公式，以及基于最小费用最大流算法的高效求解器，该方法能够显著增加匹配数量，并且可以提高模型拟合精度。
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11 years ago
全景图像匹配的描述符学习
本文提出使用相似和不相似描述符对的训练集来学习不变描述符，通过神经网络解决优化问题，使用相似性保持哈希框架将描述符数据映射到汉明空间以保留训练集上的相似性，该方法不仅优于简单描述符匹配，也优于最先进的相似性保持哈希方法。
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13 years ago
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