hough transform | BriefGPT - AI 论文速递

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城市场景超分辨率通过几何误差最小化
本文提出一种通过几何误差最小化的城市场景超分辨率方法，该方法利用 Hough 变换提取城市场景中的常规几何特征，有效恢复细节和几何规律，特别在城市场景方面表现优于现有的最先进方法。
PDF6 months ago
使用隐式表示学习进行 3D 关键点估计
本研究采用新颖的隐式表示方法解决了通用物体的 3D 关键点估计问题，通过使用球来表示 3D 关键点，以此实现对应的带符号距离场的可学习性，并基于 Hough 变换后提取出显式的关键点。实验结果表明，该表示方法在预测精度方面具有优越性。
PDFa year ago
ECCV基于深度曼哈顿霍夫变换的全景图立方体贴图室内三维布局估计
通过学习可学习的 Hough Transform block 来实现将图像特征从 cubemap tile 转换为曼哈顿世界的 Hough 空间，并直接将特征映射到几何输出，从而预测 3D 空间中的墙壁。
PDF2 years ago
CVPR卷积霍夫匹配网络
本文提出了一种基于 Hough 变换的卷积匹配算法 (Convolutional Hough Matching)，该算法可以在大量图像差异性的情况下实现可靠的视觉对应，并采用可训练的神经层进行非刚性匹配。实验证明，这种方法在语义视觉对应的标
PDF3 years ago
ECCV深度霍夫变换的线条先验
通过在深度网络中添加可训练的 Hough 变换块来减少对标记数据的依赖和提高线段检测的数据利用率。
PDF4 years ago
ECCVHoughNet：整合近距离和远距离证据进行自底向上目标检测
本文介绍一种基于投票的、一阶段的、无锚点的、自底向上的目标检测方法 HoughNet，它通过广义 Hough 变换在某个位置上的票数之和来确定目标的存在，并根据对数极坐标投票字段从近处和远处位置收集票数，从而集成近距离和远距离的分类条件证据
PDF4 years ago
用于语义线检测的深度 Hough 变换
本文提出一种利用 Hough 变换将深度学习特征转换为参数化域进行线条检测的方法，可提取上下文特征并比现有方法的性能更优。
PDF4 years ago
基于连接约束的 Hough 变换用于稳健提取线段
本文提出了一种名为 STRAIGHT 方法的基于 Hough 变换的线段提取方法，通过加入连通性约束，能够在复杂图像中提取出完整的线段，并且相比现有方法表现更好。
PDF13 years ago