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2021年6月8日
LR: GLU-Net: Global-Local Universal Network for Dense Flow and Correspondences
摘要: Abstract 在图像中简历稠密匹配是很重要的任务, 包括 几何匹配,光流,语义匹配。 但是这些应用有很大的挑战: 大的平移, 像素精度, 外观变化; 当前是用特定的网络架构来解决一个单一问题。 我们提出了一个 universal 网络框架,我们获得了高精度和鲁棒性,对于大的平移,通过全局和局部相
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posted @ 2021-06-08 11:07 四积阴功五读书
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