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CVPR无监督形状对应学习中高效最优传输和功能映射的集成
计算机视觉和图形领域，使用功能映射和最优传输处理非刚性形状匹配问题，采用切片沃舍尔斯坦距离作为最优传输度量，在无监督形状匹配框架中通过功能映射正则化和源自切片沃舍尔斯坦距离的最优传输损失增强形状特征对齐，同时采用熵正则化最优传输的自适应细化
PDF4 months ago
深度 MSFOP：无监督形状匹配中的多光谱滤波器算子保持的深度函数映射
我们提出了一种叫做多频谱滤波器保持（MSFOR）的新约束，用于计算功能映射，并基于此，开发了一种称为 Deep MSFOP 的高效深层功能映射架构，用于形状匹配。
PDF5 months ago
沟槽感知非等度形状匹配的混合功能图
非等距形状对应是计算机视觉中的一个基本挑战，本文提出了一种新方法，通过将弹性薄壳的非正交外部基函数与 Laplace-Beltrami 算子的内在基函数相结合，创建了一个混合谱空间来构建功能映射，实现了在各种应用中处理复杂变形的能力，并通过
PDF7 months ago
关于部分形状对应与功能映射的研究
通过提出一种新的部分形状匹配方法，该方法可以通过特征匹配建立偏差和完整形状的直接对应关系，并使用功能地图中间空间。Gromov 距离是构建我们损失函数的第一部分的依据，另外我们还使用了基于映射保持面积属性的项以及无需计算功能地图的放松版本进
PDF8 months ago
从词典中提取功能表征以用于非刚性形状匹配
使用功能图的方法来提高形状匹配中点对应的精度，通过用基于词典的主成分分析来解决 Laplace-Beltrami 算子在微小区域内的精度问题。
PDFa year ago
ECCV无监督的深度多形状匹配
本研究提出了一种深度学习多形状匹配算法，利用 shape-to-universe 多匹配表示，并结合强大的 functional map 正则化，从而在不依赖于显式模板形状的情况下确保循环一致的多匹配，并在几个具有挑战性的基准数据集上取得了
PDF2 years ago
通过学习的函数映射同步进行多路非刚性点云配准
利用 SyNoRiM，我们提供一种新的方法，通过同步点云上定义的学习功能的映射以联合注册多个非刚性形状，以既处理非刚性形状，又处理多体情况为特点，避免了点对点排列的昂贵优化。
PDF3 years ago
光滑壳：利用函数图实现多尺度形状配准
本文提出了一种基于平滑壳的迭代对齐方法，该方法融合了经典的形状配准和功能映射，通过将输入形状嵌入内外积空间来处理本质对称性，解决了实际扫描中常见的噪声问题，并在多个数据集上展示出优秀的定量结果。
PDF5 years ago
ZoomOut: 高效形状对应的谱上采样
论文介绍了一种基于频谱域迭代上采样的简单有效的地图或对应关系细化方法，并说明了如何将该方法应用于对称性检测、完整形状的地图细化、非刚性部分形状匹配和函数转换等一系列应用场景中，证明了该方法相比最佳竞争方法具有更高的结果质量和计算速度，并且对
PDF5 years ago
ICCV深度功能映射：用于稠密形状对应关系的结构化预测
该研究提出了一种新的学习框架，用于学习变形的 3D 形状之间的密集对应关系，通过使用一个在功能映射空间内的结构化预测模型，以及对两个形状定义的密集描述符场的输入和输出，得到在多个具有挑战性的基准测试中表现准确的对应关系。
PDF7 years ago
从功能对应中的点映射恢复和细化
通过一个简单的概率模型，我们分析了如何从任意的 functional maps 中回复点对点的映射，并且消除了许多当前已有方法中所需的假设，特别是输入形状近似等距的限制。实验证明，该方法在非常具有挑战性的情况下显着提高了精度。
PDF9 years ago