Tekniker för tät semantisk korrespondens har gett begränsad förmåga att hantera de geometriska variationer som vanligen finns mellan semantiskt likartade bilder. Även om variationer på grund av skala och rotation har undersökts, finns det en brist på praktiska lösningar för mer komplexa deformationer såsom affin transformationer på grund av den enorma storleken på den tillhörande lösningsutrymmet. För att ta itu med detta problem presenterar vi en diskret-kontinuerlig transformationsmatchning (DCTM) ram där täta affin transformationsfält härleds genom en diskret etikettoptimering där etiketterna iterativt uppdateras via kontinuerlig legalisering. På så sätt hämtar vår strategi lösningar från det kontinuerliga utrymmet för affin transformationer på ett sätt som kan beräknas effektivt genom konstant-tid egg-aware filtrering och en föreslagen affinevarying CNN-baserad deskriptor. Experimentella resultat visar att denna modell överträffar de senaste metoderna för tät semantisk korrespondens på olika riktmärken.
Mer nyligen, Kim et al. REF föreslagna DCTM-ramar där täta affinomvandlingsfält kan härledas med hjälp av en handgjord energifunktion och optimering.
DCTM: Discrete-Continuous Transformation Matching for Semantic Flow
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}