jhkijkih175920带有重叠注意力的全局匹配光流估计0Shiyu Zhao 1,* Long Zhao 2 Zhixing Zhang 1 Enyu Zhou 3 Dimitris Metaxas 101 罗格斯大学 2 谷歌研究 3 商汤研究0摘要0光流估计是计算机视觉...
”全局匹配光流估计 深度神经网络 匹配优化方法 重叠注意力 性能提升“ 的搜索结果
89060使用核心补丁注意力学习光流0罗傲 1 杨帆 2 李鑫 2 刘帅成 3,1*01 Megvii Technology 2 Group 42 3 University ofElectronic Science and Technology of China0摘要0光流是一种在图像平面...
并提出一种全局迭代优化算法完成对多个视场深度数据的全局精确匹配, 避免了误差积累, 最大匹配误差从0.123 mm降到0.076 mm。实验证实了方法的有效性, 不仅可以自动、快速完成两个视场深度数据的精确匹配, 而且解决了...
10498×基于一维注意力和相关性的高分辨率光流徐浩飞1* 杨娇龙2蔡剑飞3张居庸1童欣21中国科学技术大学2微软亚洲研究院3莫纳什大学{xhf@mail.，juyong @} ustc.edu.cn{jiaoyan，xtong}@ microsoft....
半全局匹配（SGM）使用聚合方案来组合多个1D扫描线优化的成本，这往往会在困难的情况下损害其准确性我们建议用一种新的基于学习的方法来取代这种聚合方案，该方法融合了使用扫描线优化估计的视差建议 我们提出的SGM-...
DeepIM：用于6D姿态估计的深度迭代匹配易立1、顾王1、向阳姬1、于翔2、迪特尔福克斯21清华大学和BNRist2华盛顿大学和NVIDIA研究院...在这项工作中，我们提出了一种新的深度神经网络，用于6D姿态匹配，名为DeepIM。给定
基于全局信息的卷积神经网络模型剪枝微调优化方法.pdf
0基于深度神经网络的图像中的点之间的对应关系，给定两个图像和其中一个图像中的查询点，在另一个图像中找到其对应点。通过这样做，可以选择只查询感兴趣的点并检索稀疏对应关系，或者查询图像中的所有点并获得密集...
5754光流场和遮挡联合估计达姆施塔特工业大学计算机科学系摘要近年来，光流估计的深度学习方法取得了快速进展。许多网络的一个共同特点是，它们通过多个阶段或跨由粗到细的表示级别来细化初始流估计。虽然导致更准确...
5150DCVNet：用于快速光流的扩张成本体积网络东北大学Boston，MA02115电子邮箱：[email protected] Learned-Miller马萨诸塞大学阿默斯特分校Amherst，[email protected]摘要捕获跨两个输入图像的...
Sank et，YiannisAloimonos马里兰大学帕克分校马里兰州大学城{cmparam9，hgokul，fermulcm，nitinsan，jyaloimo} @ umd.edu摘要当前用于相机姿态估计的深度神经网络方法依赖于用于3D运动估计的场景结构，但这降低了...
然而，这通常是以增加复杂性为代价的，引起了人们对深度网络的可解释性和可靠性的担忧最近，人们越来越关注解开深度网络的复杂性，并量化它们在不同计算机视觉任务中的不确定性。因此，尽管深度传感器具有固有的噪声...
fabio.tosi5，m.poggi，stefano.mattoccia，luigi.distefano}@ unibo.it摘要端到端训练的深度卷积神经网络是从立体对回归密集视差图的最先进方法。然而，当暴露于与训练集显著不同的场景时，这些模型的准确性显著...
9236基于注意图神经网络的Wengguan Wang1人，Xiankai Lu1人，Jianbing Shen1人，David Crandall2人，Ling Shao1人1阿联酋Inception人工智能研究所2美国印第安纳大学{wenguanwang.ai，carrierlxk，shenzianbingcg}@...
【论文简述】Global Matching with Overlapping Attention for Optical Flow Estimation（CVPR 2022）
学校，希腊雅典国立技术大学{antsiami，pkoutras，maragos}@ cs.ntua.gr摘要我们介绍STAViS1，时空视听显着性网络，结合时空视觉和听觉信息，以有效地解决视频中的显着性估计的问题。我们的方法采用了一个单一的网络...
1基于自注意和离散视差体积的澳大利亚机器学习阿德莱德大学计算机科学学院{adrian.johnston，gustavo.carneiro}@ adelaide.edu.au摘要单目深度估计已经成为计算机视觉中研究最多的应用之一，其中最准确的然而，获取...
我们证明了直接训练深度神经网络来实现这一目标是可能的。提出了一种新的平面结构引起的损失来训练网络，以同时预测平面分割图和3D平面的参数。此外，为了避免繁琐的手动标记过程，我们展示了如何利用现有的大规模...
7494生成对抗网络的空间对应：从单眼视频学习深度Zhenyao Wu1， Xiao Wu1， Xiao Zhang2，Song Wang1， 3，<$，Lili Ju1， 3，<$1美国南卡罗来纳大学2中国武汉大学3中国远视科技有限公司{zhenyao，xinyiw}@ email.sc...
虽然最先进的光场渲染方法可以很好地处理半透明和反射对象，但深度估计方法要么完全忽略这些情况，要么只提供较弱的性能。我们认为，这是由于当前的方法只考虑一个单一的“真实”的深度，即使在不同深度的多个对象有...
-+Original (NYUv2)Real-to-...简化图像以减轻合成-真实领域差距并改善深度估计0赵云瀚 1 孔舒 2 辛大允 1 查尔斯∙福尔克斯 101 加州大学欧文分校 2 卡内基梅隆大学0{ yunhaz5, daeyuns, fowlkes } @
1590注意力感知多视图立体罗科扬1，关涛1，3，鞠丽丽2，王跃松1，陈卓1，罗亚伟1*1华中科技大学计算机科学技术学院2南卡罗来纳大学，美国3Farsee2 Technology Ltd，中国{kyluo，qd gt，yuesongw，cz 007，royalvane}...
6058基于群体注意力的时间行为定位的屏蔽感知网络Tae-Kyung Kang1，Gun-Hee Lee2，Kyung-Min Jin1，和Seong-Whan Lee11人工智能，韩国高丽大学，韩国2部韩国高丽大学计算机科学与工程系{tk kang，gunhlee，km jin，...
中国2合肥工业大学，中国{ljw368，cdrom000}@ mail.ustc.edu.cn，[email protected]，{hongrc，wangmeng}@hfut.edu.cn摘要最近基于深度学习的人员重新识别方法已经稳步提高了基准测试的性能，但它们通常无法从一个...
英国约克大学史密斯计算机科学系{brm512，william.smith} @ york.ac.uk摘要我们提出了一种自监督的方法，用于道路场景的相对姿态估计。通过利用局部地平面的近似平面性，我们可以使用从估计的地面相对姿态导出的单...
数据关联的典型方法涉及找到最小化成对关联成本之和的图匹配或网络流，成对关联成本通常是手工制作的或作为固定特征的线性函数学习的。在这项工作中，我们证明，它是可能的学习功能的网络流为基础的数据关联通过反向...
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