CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。

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题目: Robust Multi-Model Fitting by Conditional Sample Consensus

摘要: 我们提出了一种基于噪声测量的多参数模型的鲁棒估计方法。应用包括在人造场景中寻找多个消失点,将平面拟合到建筑图像中,或在同一序列中估计多个刚性运动。与以往的多模型检测采用手工搜索策略相比,我们从数据中学习搜索策略。基于先前检测到的模型的神经网络将RANSAC估计器引导到所有测量的不同子集,从而一个接一个地找到模型实例。我们训练我们的方法监督学习和自我监督学习。对于搜索策略的监督训练,我们提供了一个新的消失点估计数据集。利用该数据集,所提出的算法优于其他鲁棒估计器以及指定消失点估计算法。对于搜索的自监督学习,我们在多单应性估计上评估了所提出的算法,并证明其准确性优于最先进的方法。

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This paper reviews the CVPR 2019 challenge on Autonomous Driving. Baidu's Robotics and Autonomous Driving Lab (RAL) providing 150 minutes labeled Trajectory and 3D Perception dataset including about 80k lidar point cloud and 1000km trajectories for urban traffic. The challenge has two tasks in (1) Trajectory Prediction and (2) 3D Lidar Object Detection. There are more than 200 teams submitted results on Leaderboard and more than 1000 participants attended the workshop.

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