geometric understanding | BriefGPT

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结合基于图像和几何的深度学习进行形状回归：与像素级方法在胸部 X 射线分割中的比较
通过将轻量级 CNN 主干与几何神经网络（Point Transformer）相结合，我们提出了一种新的混合方法，用于形状回归的分割任务，其在图像失真的稳定性上优于当前现有卷积解码器（30% 的损坏水平下开始超越）。
PDF6 months ago
ICCV深度统一的面向深度感知全景分割与双向引导学习
深度感知全景分割是计算机视觉中的新兴话题，结合了语义和几何理解，以实现更稳健的场景解释。我们提出了一种深度统一框架，用于深度感知全景分割，通过相同的对象查询以分段方式执行联合分割和深度估计。为了缩小两个任务之间的差距，我们进一步设计了一种几
PDFa year ago
ECCV使用 LEGO 积木实现交互式结构理解
通过使用 LEGO 积木，构建 LTRON 立体互动模拟器及 LEGO 创作数据集，利用 sequence-to-sequence 模型实现交互式推理，推动面向基础几何理解的研究。
PDF2 years ago
ICCV视觉问答的弱监督相对空间推理
这篇研究报告探讨了视觉和语言推理需要对视觉概念、语义和语言基础以及两种模式之间的相互作用进行感知，并评估了现有的 Vision-and-language 模型对于空间理解的忠实度。研究者提出了两个目标，利用现成的深度估计器，设计了关于三维空
PDF3 years ago
ICCVPri3D：3D 先验能够帮助 2D 表征学习吗？
探讨了利用几何约束来学习视角不变、几何感知表达，通过对 RGB-D 数据进行对比度学习，实现从 3D 先验信息到 2D 表达的迁移，并在语义分割、实例分割、室内物体检测中实现了显著提升。
PDF3 years ago