Abstrakt. Detta dokument presenterar en djup arkitektur för tät semantisk korrespondens, kallad pyramidala affin regressionsnätverk (PARN), som uppskattar lokalt varierande affina omvandlingsfält över bilder. För att hantera intra-klass utseende och formvariationer som ofta finns bland olika instanser inom samma objektkategori, vi utnyttja en pyramidal modell där affine omvandlingsfält successivt uppskattas på ett grovt-till-fine sätt så att smidighet begränsningen naturligt införs inom djupa nätverk. PARN uppskattar resterande affin transformationer på varje nivå och komponerar dem för att uppskatta slutliga affin transformationer. För att övervinna begränsningarna med otillräckliga utbildningsdata för semantisk korrespondens föreslår vi dessutom ett nytt svagt övervakat utbildningsprogram som genererar progressiv övervakning genom att utnyttja en korrespondenskonsistens mellan bildpar. Vår metod är fullt inlärbar på ett end-to-end sätt och kräver inte kvantisering oändliga kontinuerliga omvandling fält. Såvitt vi vet är det det första arbetet som försöker uppskatta täta affina omvandlingsfält på ett grov-till-fint sätt inom djupa nätverk. Experimentella resultat visar att PARN överträffar de senaste metoderna för tät semantisk korrespondens på olika riktmärken.
Dessutom tränar de också en pyramidal affin regressionsnätverk för att uppskatta lokalt varierande omvandling fält över bilder REF.
PARN: Pyramidal Affine Regression Networks for Dense Semantic Correspondence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}