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GOCor:Pytorch的'GOCor'正式实施
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2021-04-07
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GOCor的正式实施 这是本文的正式实施: 作者: *, *,Luc Van Gool,Radu Timofte [] [] [] 在许多涉及图像对之间密集对应的计算机视觉问题中,特征相关层用作关键的神经网络模块。 它通过评估从两个图像中的成对位置提取的特征向量之间的密集标量积来预测对应量。 但是,当对图像中的多个相似区域进行歧义消除时,这种点对点特征比较是不够的,从而严重影响了最终任务的性能。 这项工作提出了GOCor,一个完全可区分的密集匹配模块,可以直接替代特征相关层。 由我们的模块生成的对应量是内部优化过程的结果,该过程明确考虑了场景中的相似区域。 而且,我们的方法能够有效地学习空间匹配先验以解决进一步的匹配歧义。 还可以在查看我们的相关工作和代码! 在此仓库中,我们仅提供代码以测试图像对以及GOCor论文中评估的网络的预训练权重。 我们不会发布培训代码。 但是,由
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GOCor-master.zip (47个子文件)
GOCor-master
models
GLUNet
__init__.py 0B
base_matching_net.py 18KB
GLU_Net.py 22KB
feature_backbones
__init__.py 0B
VGG_features.py 3KB
__init__.py 0B
PWCNet
__init__.py 0B
pwc_net.py 14KB
base_net.py 6KB
modules
feature_correlation_layer.py 4KB
__init__.py 0B
matching_modules.py 2KB
consensus_network_modules.py 10KB
mod.py 8KB
utils_flow
util_optical_flow.py 13KB
flow_and_mapping_operations.py 13KB
pixel_wise_mapping.py 4KB
__init__.py 0B
images
eth3d_query.png 283KB
corr_diff_iteration.jpg 681KB
kitti2015_reference.png 703KB
kitti2015_warped_query_image_PWCNet_chairs_things.png 507KB
kitti2015_query.png 707KB
kitti2015_warped_query_image_PWCNet_GOCor_chairs_things.png 499KB
eth3d_reference.png 225KB
eth3d_warped_query_image_GLUNet_dynamic.png 543KB
eth3d_warped_query_image_GLUNet_GOCor_dynamic.png 523KB
GOCor
global_corr_initializer.py 10KB
plot_corr.py 11KB
filter_layer.py 10KB
local_correlation
__init__.py 0B
correlation.py 20KB
README.md 435B
activation.py 4KB
fourdim.py 4KB
distance.py 2KB
local_gocor.py 21KB
global_gocor_modules.py 10KB
optimizer_selection_functions.py 8KB
__init__.py 0B
global_gocor.py 20KB
LICENSE 748B
requirements.txt 131B
.gitignore 66B
model_selection.py 6KB
README.md 8KB
test_models.py 6KB
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