geometric matching | BriefGPT

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用于稳健高效视觉对应的卷积霍夫匹配网络
通过引入 Hough 变换的思想，本文提出了一种基于卷积匹配的几何匹配算法 Convolutional Hough Matching，这种方法在几何变换空间中分配了候选匹配的相似度，并以卷积方式对其进行评估，将其转化为了一个可训练的神经层。
PDF3 years ago
ICCV深度匹配先验：用于密集对应的测试时优化
本文提出一种称为 Deep Matching Prior（DMP）的框架，使用优化方法为图像对特定定制网络，来实现密集对应的学习，并在几个基准测试中展现了与最新的基于学习的方法相媲美的性能。
PDF3 years ago
ICCV无监督学习密集对应关系的变形一致性
本文提出了一种新的无监督学习方法 ——Warp Consistency，来解决实际图像匹配中出现的大外观变化的问题，并在多个有挑战性的基准数据集上取得了新的最高水平。
PDF3 years ago
GOCor: 将全局优化的对应体引入您的神经网络
GOCor 是一种完全可微的密集匹配模块，可取代特征相关层，在几何匹配、光学流和密集语义匹配任务中表现出优异性能。
PDF4 years ago
CVPR跨模态上下文的局部描述符增强
本文提出了一种加强现有局部特征描述器的上下文感知统一学习框架，该框架整合了来自高级图像表征的视觉上下文和 2D 关键点分布的几何上下文，并采用有效的 N 对损失来提高收敛效果，在几个大型基准场景上表现良好，表明它在几何匹配应用方面具有很强的
PDF5 years ago
ECCV层次结构度量学习及其在二维和三维几何对应中的匹配
该研究提出了使用深度学习的 CNN 网络以及不同层次的特征图来进行几何匹配的任务，并相较于先前的手动特征点描述方法，展示了更佳的匹配结果。
PDF6 years ago
NIPS通用对应网络
本文提出了一种深度学习框架，用于准确的视觉对应，并证明了其在几何和语义匹配中的有效性，提出了一种卷积空间变换器来模仿传统特征（如 SIFT）中的补丁归一化，广泛的 KITTI，PASCAL 和 CUB-2011 数据集的实验表明，与使用手工
PDF8 years ago