imponerande resultat för problem där det finns gott om människomärkt sanning, men hur är det med uppgifter där etiketter är svåra eller omöjliga att få tag på? Detta dokument tar upp ett sådant problem: att upprätta en tät visuell korrespondens mellan olika objektfall. För denna uppgift, även om vi inte vet vad grundsanningen är, vet vi att den bör vara konsekvent mellan olika fall av denna kategori. Vi utnyttjar denna konsekvens som en övervakande signal för att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk för att förutsäga korsintanskorrespondenser mellan par av bilder som avbildar objekt av samma kategori. För varje par av träningsbilder hittar vi en lämplig 3D CAD-modell och ger två syntetiska vyer för att länka in med paret, upprätta en korrespondensflöde 4-cykel. Vi använder syntetisk-syntetiska-till-syntetiska korrespondenser, som tillhandahålls av renderingsmotorn, för att utbilda ett ConvNet för att förutsäga syntetiska-till-riktiga, real-till-riktiga och real-syntetiska korrespondenser som är cykel-konsekventa med mark-sanningen. Vid provtillfället krävs inga CAD-modeller. Vi visar att vår end-to-end utbildade Con-vNet övervakas av cykelkonsistens överträffar toppmoderna parvisa matchningsmetoder i korrespondensrelaterade uppgifter.
Zhou m.fl. REF använder cykelkonsistens för att upprätta korsavgränsningskorrespondenser mellan par av bilder som avbildar objekt av samma kategori.
Learning Dense Correspondence via 3D-Guided Cycle Consistency
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}