geometric consistency | BriefGPT

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MM基于深度合成的无监督多视角立体匹配网络 DS-MVSNet
本文提出 DS-MVSNet，一种端到端的无监督多视点结构，并通过 Adaptive Gaussian Sampling 和 Improved Adaptive Bins Sampling 等方法来提高深度假设的准确性。同时，我们利用源深度
PDF2 years ago
CyCLIP: 循环对比语言 - 图像预训练
介绍了一种改进的对比表示学习框架 CyCLIP，通过显式对图像和文本空间的几何一致性进行优化，提高了模型的一致性和表现在零样本分类和分布不变性方面。在标准基准测试中，与 CLIP 相比，零样本分类准确率和对自然分布变化的鲁棒性分别提高了 1
PDF2 years ago
CVPRGPV-Pose: 基于几何引导的点级投票的类别级物体姿态估计
提出了一种基于几何学的、适用于具有严重类内形状变化的物体类别级别姿态估计系统 GPV-Pose，该系统通过引入自信驱动旋转表示法和几何引导的点对点投票模式来提高分类级别姿态敏感特征的学习，并利用不同的输出流来实现几何一致性项的推理，优于公共
PDF2 years ago
ICCV自校准神经辐射场
本文提出了一种用于一般相机的自校准算法，用于处理任意非线性失真，所提出算法采用了针孔模型、四阶径向失真和可以学习任意非线性相机失真的通用噪声模型。同时，为了实现几何一致性，使用了 Neural Radiance Fields，以及一种新的几
PDF3 years ago
CVPRPiCIE: 使用不变性和等变性聚类进行无监督语义分割
该研究提出了一种新的基于聚类的无注释语义分割框架，其将聚类从图像拓展到像素，并提出了一种利用几何一致性的归纳偏置来学习不变性和等变性，并应用于学习高级语义概念的方法，能够通过像素级特征聚类来实现对物品和场景的语义分割，并能更好地初始化标准的
PDF3 years ago
CLIPPER: 用于稳健数据关联的图论框架
CLIPPER 是一个用于在噪声和异常值存在的情况下进行强健数据关联的框架，使用几何一致性的概念将问题建立在图论框架中。通过对组合问题的松弛求解，使用高效的投影梯度上升方法实现了低时间复杂度并且实验结果表明在高噪声和异常值下仍有较高的精度和
PDF4 years ago
AAAI基于多视角一致推理的三维形状补全
本论文提出了一种基于多视角的 3D 物体形状填充方法，通过学习使用神经网络完成每个深度图像，能够在保证不过度远离已学习形状描述符的前提下，在多个视角之间实现几何一致性，优于之前的完成技术。
PDF5 years ago
CVPR多尺度几何一致性引导的多视角立体重建
该论文提出了一种基于几何一致性的多尺度引导的多视角立体方法，其中利用结构化区域信息采样更好的候选假设，进而推断每个像素的聚合视图子集，以及将 ACMH 与多尺度几何一致性指导（ACMM）相结合，以便在粗略尺度上获取低纹理区域的可靠深度估计并
PDF5 years ago
可扩展多匹配的高阶投影幂迭代
本文介绍了一种 Higher-Order Projected Power Iteration 方法来解决多目标匹配问题，能够在不限制问题规模的情况下处理几何一致性，并保证环一致性，实验结果表明该方法优于现有方法。
PDF6 years ago
ECCVDF-Net: 无监督联合学习深度和光流，使用交任务一致性
这篇论文提出了一种利用几何一致性作为监督信号的无监督学习框架，可以同时训练单视角深度预测和光流估计模型，在训练过程中，所有网络均进行联合优化，在测试时可以单独应用，实验证明该方法与现有的无监督方法相比具有竞争优势。
PDF6 years ago
CVPR高度受损场景下相机位置估计：谈基而非形
提出了一种改进结构运动中相机位置估计的策略。方法采用几何一致性条件识别严重损坏的成对方向，并选择一组更清洁的成对方向用作预处理步骤以提高求解器的性能。在合成损坏模型下，我们在理论上保证了我们策略的基本版本的成功表现。人工数据和真实数据的数字
PDF6 years ago
基于多视角一致性的形状和姿态预测学习的监督信号
该篇论文提出一种无需直接监督的学习单视角形状和姿态预测的框架，通过利用未知姿态的多视角观察信号进行训练，并在训练中在同一实例的两个视图之间强制实施几何一致性来独立预测形状和姿态，从而学习在新出现的标准框架中预测形状和相应的姿态预测器。在使用
PDF6 years ago
CVPR端到端弱监督语义对齐
本文提出了一种基于卷积神经网络和不同 iable soft inlier scoring 模块的语义对齐方法，该方法无需繁琐的手工标注就能实现对不同但具有语义相关性的图像进行参数学习，并从几何上一致的对应关系计算对齐质量，达到了基于多个标准
PDF7 years ago
CVPR多图像基于一致特征挖掘的语义匹配
本研究提出了一种多图像匹配方法以估计多个图像之间的语义对应关系，并且利用稀疏可靠特征匹配而非优化所有成对对应关系，同时还提出低秩约束来确保整个图像集上的特征一致性。该方法在多图匹配和语义流基准测试中表现优异，同时在不使用任何注释的情况下对重
PDF7 years ago
ICCVSCNet：学习语义对应性
本文提出了 SCNet，一种基于卷积神经网络的语义对应的几何合理模型，利用区域提议实现匹配原语，并明确将几何一致性纳入其损失函数中，该方法在多项基准测试中均表现优异。
PDF7 years ago