geometric model | BriefGPT - AI 论文速递

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ICCV无几何先验的视图合成：Transformer 技术
本文研究了利用卷积神经网络需要显式的 3D 偏置模型来模拟立体几何变换，而相比之下，使用基于变换器的模型可以在不需要手动设计 3D 偏置的情况下，通过全局注意机制和概率形式隐式地学习源视图和目标视图之间的长距离 3D 对应关系来生成全新视图
PDF3 years ago
尺度调整下的图像匹配
本文提出了一种利用尺度空间和几何模型来匹配不同分辨率图像的方法，并使用具有光度不变性和旋转不变性的描述子进行匹配，实验表明该方法可用于高达 6 倍的尺度变化。
PDF4 years ago
CVPR基于卷积神经网络的几何匹配架构
该论文提出了一种基于卷积神经网络的几何匹配体系结构，可用于在符合几何模型的条件下确定两幅图像之间的对应关系和参数估计，并演示了该网络参数可以从合成生成的图像中训练而来，且同时适用于实例级别和类别级别匹配。
PDF7 years ago
ECCV基于超像素的多结构数据两视角确定性拟合
本文介绍了一种基于超像素（Superpixel）的确定性拟合（SDF）方法，该方法通过超像素分割捕捉特征外观的先验信息，包括确定性采样算法和新颖的模型选择算法，能在多结构数据中高效确定地估计模型实例的参数。实验结果表明，与现有的几种状态拟合
PDF8 years ago
倾斜偏振器的偏振特性
研究使用 Mueller 矩阵探讨偏振界面与斜入射波的相互作用，并将观测结果与几何模型联系起来，以预测偏振器对复杂光场的影响。
PDF11 years ago