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RAD: 基于图像异常检测鲁棒性的全面数据集
该研究介绍了一个具有自由视角、不均匀光照和模糊数据集的鲁棒异常检测（RAD）。RAD 旨在通过模拟真实世界的检查场景，重现各种成因的图像噪声，例如视角变化、不均匀光照和模糊效果，以识别工作平台上的异物。在 RAD 上评估和分析了 11 种最
PDF25 days ago
多智能体协作的主动视觉定位：基于数据驱动方法
通过使用 SLAM 技术的设备，本研究探讨了如何通过主动的视觉定位来克服视角变化的挑战，并提出了一种新颖的数据驱动方法，与现有方法相比在控制模拟实验和实际部署中展现出更高的性能。
PDF9 months ago
ICCV通过对抗训练实现视角不变的视觉识别
借鉴对抗训练的成功，我们提出了 “Viewpoint-Invariant Adversarial Training（VIAT）”，通过最小化期望损失来训练一个视角不变的分类器，以提高各种图像分类器的视角鲁棒性。实验证实了 GMVFool 生
PDFa year ago
域泛化的难点在哪里？
该研究提出了一种基于语义的跨领域泛化基准（SemanticDG），并使用这个基准探索了在材料、视角等不同领域转移时的影响，通过提出一种上下文感知的视觉转换器，改进了现有领域泛化算法，实现了 18% 以上的性能提升，最终成功解决了领域泛化任务
PDF2 years ago
RoRD: 旋转鲁棒的特征描述符和正交视图用于局部特征匹配
本文介绍了一种使用数据增强和正交视角投影学习不变性描述符的新框架，通过旋转保角本质的数据增强学习旋转不变性的本地描述符，并通过一种对特征匹配方法进行改进的技术以及新的自定义数据集进行了验证，在包括姿势估计和视觉位置识别等关键任务上提供了实用
PDF3 years ago
CVPRDeepVideoMVS：基于重复时空融合的多视点视频立体匹配
该论文提出了一种在线多视角深度预测方法，使用 ConvLSTM cell 实现对过去一定量信息的压缩，并考虑了时间步之间的视点变化，通过对先前的深度预测进行位移实现细胞的隐藏态的传播。该方法在实时性能的基础上带来了显著的深度预测的提高，并在
PDF4 years ago
另一侧的发现：一种适应视角的匹配编码器用于变化字幕
本文提出一种新颖的视觉编码器，以在 Change Captioning 任务中明确区分视点变化和语义变化，并进一步模拟人类的注意力偏好，通过一种新的强化学习过程直接微调注意力。实验结果表明，该方法在 Spot-the-Diff 和 CLEV
PDF4 years ago
CVPR条件图像匹配的协同关注
提出了一种新的方法来确定自然环境下图像对之间的对应关系，在大的光照变化、视角变化、语境和材料下进行。该方法引入了一种空间注意力机制和一个独特性得分，能够改善对这些因素变化下的对应关系的检测，并在许多任务中实现了最先进或具有竞争力的结果。
PDF4 years ago
CVPR用于联合物体检测和视角估计的圆柱卷积网络
通过提出可学习的圆柱卷积神经网络并利用空间中定义的卷积核的圆柱形表示，能够提取视点特定的特征来预测每个视点上的物体类别分数，同时使用所提出的 sinusoidal soft-argmax 模块来确定目标类别和视点。实验证明了圆柱形卷积神经网
PDF4 years ago
C3DPO: 用于非刚性结构运动的规范化三维姿态网络
C3DPO 是一种从 2D 关键点注释中提取可变形物体的 3D 模型的方法，通过学习深度网络来重建三维物体，并明确因素化影响各个角度变化和物体变形，在不需要三维监督的情况下展示了一系列基准的最新重建结果。
PDF5 years ago