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适应物体运动模糊的检索方法
我们提出了一种在受到运动模糊影响的图像中进行物体检索的方法，并通过学习鲁棒的表达方式，能够匹配模糊物体与其去模糊版本，我们还提供了首个大规模模糊物体检索数据集，并在多个实验中验证了我们的方法优于现有方法。
PDF2 months ago
NeROIC：从在线图像集合中的物体进行神经渲染
本文介绍了一种从在线图像收藏中获取物体表征的新方法，捕捉了照片中任意物体的高质量几何和材料属性，利用神经辐射场扩展多阶段方法推断表面几何，提取表面材料属性和环境照明，形成高效的对象获取框架。
PDF2 years ago
无监督 Transformer 定位物体
本文提出了一种不需要昂贵的注释活动的图像集合中的目标本地化的简单方法（称为 LOST），该方法利用了以自我监督方式预训练的视觉转换器的激活特征，同时在 PASCAL VOC 2012 上的实验表明，该方法优于最先进的目标发现方法最高可达 8
PDF3 years ago
ICCV聚焦正面：自监督学习用于生物多样性监测
利用静态监控相机捕获的图像集合中的自然变化和上下文数据来学习无标签图像集合的自我监督表示，通过在训练时识别高概率正面对，即可能描述相同视觉概念的图像，可以获得出色的下游超级分类性能。
PDF3 years ago
AAAI异质 2D 图像集联合深度多图匹配与三维几何学习
提出了一种基于图神经网络的、可训练的框架，用于从不同的图像集合中学习可变形的三维几何模型，并在图形匹配中取得更好的性能。
PDF3 years ago
无标注图像集的隐式网格重建
使用有前景蒙版的类别级图像集合进行有限监督学习，推断出单个 RGB 图像的物体的 3D 形状、纹理和相机姿态，并展示其在大约 30 个物体类别上的应用可行性。
PDF4 years ago
CVPR关节感知规范表面映射
本文提出了一种学习图像中物体变换和规范表面映射关系的方法，通过强制一致性来获得监督信号，实验结果表明只使用前景掩码标签就可以学习得到更准确的规范表面映射预测和更有意义的物体变换。
PDF4 years ago
NIPS从图像中学习本地特征的 LF-Net
本研究提出了一种新颖的深度架构和训练策略，利用图像集合学习本地特征流水线，无需人工监督；通过利用深度和相对相机姿态提示创建一个虚拟目标，并在一个图像上限制网络，同时保留不可区分性来优化网络。我们在室内和户外两个数据集上进行训练，并在稀疏特征
PDF6 years ago
跨数据集分析测试平台
本文开展了针对视觉图像识别中数据集偏见问题的大规模分析，通过将 12 个已有数据库组织成一个语料库，提供了一个有用的特征储存库以供未来研究使用。
PDF10 years ago