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ICCV2D3D-MATR: 图像与点云之间基于 2D-3D 匹配变换器的无检测配准
采用 2D3D-MATR 方法，我们提出了一种无需检测的方法，用于图像和点云之间的准确且鲁棒的配准。该方法在粗匹配的基础上，通过学习全局上下文约束和跨模态相关性，通过 transformer 实现多尺度金字塔和图像块焦点学习，解决了尺度不确
PDFa year ago
AAAI特征域多尺度块匹配学习的分布式图像压缩
采用多尺度特征域补丁匹配（MSFDPM）模块来充分利用分布式图像压缩模型中的附加信息，从而比图像域中的补丁匹配方法（Ayzik 和 Avidan 2020）更好地解决了视差问题，并提高了约 20% 的压缩率。
PDF2 years ago
CVPR准确高效的立体匹配中的注意力串联体积
本论文提出了一种新颖的代价体积构建方法，其通过生成来自相关线索的注意力权重来抑制冗余信息并增强匹配相关信息，并且还设计了一种基于 ACV 的高精度网络（ACVNet），在多个基准测试上都取得了最先进的性能。
PDF2 years ago
野外人脸素描合成的半监督学习
本文提出了一种半监督深度学习架构，扩展了面部素描合成以处理现实中的面部照片，该方法使用小的参考照片集中的照片与输入照片进行补丁匹配，并使用相应的素描特征补丁组成伪素描特征表示来监督网络。通过该方法，我们可以使用参考照片集和大型面部照片数据集
PDF6 years ago
一个用于改善补丁匹配的大型数据集
我们提出了一个新的数据集，用于学习本地图像描述符，可用于显着改善补丁匹配。此新数据集的训练效果比目前的 Multi-View Stereo (MVS) 数据集更好，并且还提供了补充信息，例如 RGB 补丁、相机参数等。我们使用此数据集训练现
PDF6 years ago
ICCV用于补丁匹配和重建的改进描述符
提出了一种基于卷积神经网络 (ConvNet) 的方法，用于学习本地图像描述符，可用于显着改善补丁匹配和三维重建，该方法使用多分辨率 ConvNets 学习关键点描述符，并且提出了一个新的数据集，包含比当前可用的 Multi-View St
PDF7 years ago
基于 CNN 的阈值铰链嵌入损失的光流补丁匹配
本文提出了一种用于光流估计的基于 CNN 的贴片匹配方法，并介绍了适用于 Siamese 网络的新型阈值损失。实验证明我们的方法在精度和训练速度方面均明显优于现有方法，并提出了一种用于不同图像尺度的 CNN 特征计算方法。我们还探讨了评估面
PDF8 years ago
CVPRPatchBatch：一种用于光流的批增强损失
提出使用新型神经网络的光流估计新流水线，包含 Siamese CNN，ANNS 匹配、流场插值等技术，可以在光流估计数据集上获得最先进的性能表现。
PDF9 years ago
ICCV通过显著性学习的人员再识别
本篇研究提出了一种基于学习人类显著性和匹配显著性分布的人物再识别新方法，包括了临接受限制补丁匹配（adjacency constrained patch matching）、K 最近邻算法、一类支持向量机方法，以及统一的 RankSVM 框
PDF10 years ago