Vi föreslår två inlärningsbaserade metoder för att lappa ihop korrigering som är snabbare och mer tillförlitliga än moderna metoder för att upptäcka regioner. Med tanke på en referensvy av en patch, kan de snabbt känna igen den i nya vyer och exakt uppskatta homografin mellan referensvyn och den nya vyn. Våra metoder är mer minneskrävande än affina regiondetektorer, och är i praktiken begränsade till några tiotals patchar. Men om referensbilden är en fronto-parallell vy och de interna parametrar som är kända, är en enda patch ofta tillräckligt för att exakt uppskatta ett objekt pose. Som ett resultat kan vi i realtid hantera objekt som är betydligt mindre texturerade än de som krävs av toppmoderna metoder. Den första metoden gynnar snabb körning prestanda medan den andra är utformad för snabb inlärning i realtid och robusthet. De följer dock samma allmänna tillvägagångssätt: För det första ger en klassificering varje nyckelpunkt en första uppskattning av dess omvandling. Uppskattningen gör det möjligt att utföra ett korrekt perspektivkorrigering med linjära prediktorer. Det sista steget är en snabb verifiering som möjliggörs genom det korrekta perspektivet rättning-av patch identitet och dess sub-pixel precision läge uppskattning. Vi demonstrerar fördelarna med vår strategi för att upptäcka och spåra 3D-objekt i realtid.
Hintersoisser m.fl. I REF föreslogs två inlärningsbaserade metoder för att hantera omvandlingen av hela perspektivet.
Learning Real-Time Perspective Patch Rectification
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}