keypoint matching | BriefGPT

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基于视觉几何的深度结构运动
我们提出了一种新的深度管道 VGGSfM，其中每个组件都是完全可微的，因此可以进行端到端的训练，通过引入新的机制和简化，我们在三个流行的数据集 CO3D，IMC Phototourism 和 ETH3D 上实现了最先进的性能。
PDF7 months ago
ICCV基于循环一致性的无监督深度图匹配
本文研究了无监督深度图匹配，并应用于图像特征点匹配。与传统的有监督方法不同，我们的方法不需要关键点对之间的真实对应关系，而是通过强制同一物体类别图像之间的匹配一致性进行自我监督。由于匹配和一致性损失是离散的，不能直接用于学习，我们通过在组合
PDFa year ago
CVPRSFD2: 语义引导的特征检测与描述
本文提出了一种将高级语义隐式嵌入到检测和描述过程中的语义感知检测器来提高视觉定位准确度的方法，大幅降低了对于外观变化敏感的特征数量，增强了与语义相关的区域的描述符辨别能力，该方法在 Aachen Day-Night 和 RobotCar-S
PDFa year ago
ECCVPose for Everything: 通往类别无关姿势估计之路
本文提出了一种 CAPEG 框架，即 POSE Matching Network，并提出了一种基于 transformer 的 Keypoint Interaction Module，能够捕捉不同关键点之间的交互和支持和查询图像之间的关系，
PDF2 years ago
基于锚点的类别级别 6D 姿态追踪器
使用 6-PACK 这种基于深度学习的方法，我们可以针对已知对象类别如碗、笔记本电脑和马克杯，在 RGB-D 数据上实时跟踪新物体实例的类别级 6D 目标位姿。通过无需手动监督的方式学习关键点的方法，可以压缩表示物体，并在其基础上进行跟踪，
PDF5 years ago
基于零特征值的损失函数训练深度神经网络
通过无需特征分解的方法，在计算机视觉和深度学习领域中解决了特征分解操作难以优化的问题，并在关键点匹配和姿态估计等任务中取得了最新的成果。
PDF6 years ago