Transformer在CV领域有可能替代CNN吗? OpenCV学堂 昨天 来源:极市平台&知乎编辑:SF 目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用:分类(ViT),检测(DETR)和分割(SETR),并且都取得了不错的效果。那么未来 ...
本文收录 月 以来值得关注的 Transformer 相关开源论文,包括基于 Transformer 的自监督学习方法在 CV 任务中应用 视觉跟踪 视频预测 语义分割 图像配准,以及 篇针对 Transformer 风格的网络中, attention layer 是否是必要的技术报告。 Self Supervised Learning with Swin Transformers来自清华 amp ...
2021-05-14 16:30 1 293 推荐指数:
Transformer在CV领域有可能替代CNN吗? OpenCV学堂 昨天 来源:极市平台&知乎编辑:SF 目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用:分类(ViT),检测(DETR)和分割(SETR),并且都取得了不错的效果。那么未来 ...
图像配准算法一般可分为: 一、基于图像灰度统计特性配准算法;二、基于图像特征配准算法;三、基于图像理解的配准算法。 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取、2.特征匹配、3.模型参数估计、4.图像变换和灰度插值(重采样)。 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配 ...
首先引入几何配准和标定的例子: 基于特征的配准是从两个或者多个匹配的 2D 或 3D点的集合中估计运动的问 题。 一、使用最小二乘的 20 配准 给定匹配的特征点集合\({ X_i,x_{i}^{'}}\)和以下形式的平面参数变换: \[x^{'} = f \left( x ...
今天在网上看到一篇2017年的论文,是关于图像配准的,偏医学图像,主要是讲针对于3D耳蜗医学图像的自动配准的问题,因为现存的技术都是医生使用手动成像进行图像配准和分割,非常耗时,而且耳蜗的体积非常小,结构复杂,这对于多模态耳蜗图像的自动配准来说是一个巨大的挑战。这篇论文提出了一种 ...
今天接触到图像配准问题,在网上搜索了一会,了解到目前还没有哪一种方法能够应对所有的配准情况,任何一种配准算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、噪声影响、配准精度等因素。从原理上讲,配准大致可以分为以下四个步骤: (1)特征提取 采用人工或者自动的方法检测图像中的不变特征 ...
(一)图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子,并在2004年深入发展和完善。 SI ...
对于两幅不同角度拍摄图像,不考虑光学成像相关信息,仅认为两幅图像是通过某一种平面映射(如仿射变换)相关联。使用该模型对两幅图像配准方法如下: 1 特征检测与匹配 1)使用任意特征点检测算法分别检测出两幅图像上得显著特征点(如 Harris 角点,SIFT,SURF ...
图像配准是对取自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程,它被广泛地应用在遥感图像、医学影像、三维重构、机器人视觉等诸多领域中.而匹配就是在一幅大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像,通过一定的算法可以在图中找到目标,确定 ...