reprojection loss | BriefGPT

关键词reprojection loss

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CVPR利用渲染和比较进行焦距和物体姿态估计
本文提出了 FocalPose 方法，采用神经网络进行渲染和比较，共同估计单个 RGB 图像中已知对象的相机 - 对象 6D 姿态和相机焦距。通过推导一个焦距更新规则，将现有的 6D 姿态估计器扩展到联合估计任务，研究了几种不同的损失函数，
PDF2 years ago
ALIKE：精准且轻量级特征点检测和描述子提取
提出了一种局部可微的关键点检测模块，能够输出精确的亚像素关键点，用于在各种任务中达到与现有最先进方法相当的性能，同时大大减少了推理时间。
PDF3 years ago
ICCV基于层级运动学概率分布的野外图像 3D 人体形状和姿态估计
通过训练深度神经网络，使用人体运动树结构来估计相对 3D 关节旋转矩阵的分层矩阵费舍尔分布（即身体姿态）和 SMPL 身体形状参数的高斯分布，实现了对 3D 人体形状和姿态的分布性预测，能够有效地量化预测不确定性并从中采样出多种可能的 3D
PDF3 years ago
ECCV基于角度重投影误差的场景坐标回归在相机重新定位中的应用
本文提出一种基于新的角度重投影误差损失方法的卷积神经网络训练方式，在无需精确初始化的情况下能够获得更准确的结果，并且可以利用多视角约束来进一步提高性能。
PDF6 years ago
ICCV自监督单目深度估计探究
该论文提出了一种改进的自监督学习方法，包括最小 reprojection 损失、全分辨率多尺度采样和自动屏蔽损失，以实现单眼深度估计。研究结果表明，该方法能够在 KITTI 基准测试上达到业界领先的结果。
PDF6 years ago