Vi presenterar återkommande transformatornätverk (RTN) för att erhålla täta korrespondenser mellan semantiskt liknande bilder. Våra nätverk åstadkommer detta genom en iterativ process för att uppskatta rumsliga omvandlingar mellan indatabilder och med hjälp av dessa omvandlingar för att generera anpassade konvolutionella aktiveringar. Genom att direkt uppskatta omvandlingarna mellan ett bildpar, snarare än att använda rumsliga transformatornätverk för att självständigt normalisera varje enskild bild, visar vi att större noggrannhet kan uppnås. Denna process genomförs på ett rekursivt sätt för att förfina både omvandlingsskattningarna och funktionsrepresentationerna. Dessutom presenteras en teknik för svagt övervakad utbildning av RTNs som bygger på en föreslagen klassificeringsförlust. Med RTN uppnås den senaste prestandan på flera riktmärken för semantisk korrespondens.
Kim och Al. REF introduceras för ett återkommande transformatornätverk, som utbildas med en iterativ process och kan förutsäga omvandlingar mellan ett par bilder.
Recurrent Transformer Networks for Semantic Correspondence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}