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viewpoint invariance
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通过对抗训练提升视觉识别的视点稳健性
通过使用敌对训练的方法,我们提出了一种称为 VIAT 的视角不变敌对训练方法,用于改善图像分类器的视角鲁棒性,并基于 GMVFool 提供了一个大规模数据集 ImageNet-V + 来评估视角鲁棒性。实验结果表明,VIAT 通过 GMVF
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a year ago
ICCV
视角不变的稠密匹配用于视觉地理定位
本文提出了一种新的基于密集局部特征的图像匹配方法,名为 GeoWarp,旨在解决视觉地理定位中的视角不变性问题,并通过新的自监督损失和两种新的弱监督损失进行训练。实验证明,GeoWarp 可以提高先进检索架构的准确性。
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3 years ago
揭开对比自监督学习的神秘面纱:不变量,数据增强和数据集偏差
通过量化实验,我们发现了自监督学习方法的增益来源及其局限性,并且提出了一种利用非结构化视频学习表示以实现更高视点不变性的方法。
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4 years ago
ICLR
深入挖掘 CNN 层次结构:寻找 CNN 实现视角不变性的方法
本论文针对卷积神经网络 (CNN) 不同层次特征空间中的视角流形结构展开了研究,提出了一种测量视角流形变形和退化的方法,在多视角数据集上,通过精调预训练 CNN,实验证明了学习到的 CNN 表征可以实现视角不变性,并探究了其实现机制。
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9 years ago
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