同济大学开源！基于极线约束的级联对应匹配

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#论文##开源# Neurocomputing|同济大学开源E3CM：基于极线约束的级联对应匹配

【E3CM: Epipolar-Constrained Cascade Correspondence Matching】

文章链接：[2308.16555] E3CM: Epipolar-Constrained Cascade Co...

开源代码：https://mias.group/E3CM/

准确和鲁棒的对应匹配对于各种3D计算机视觉任务至关重要。然而，传统的基于显式编程的方法往往难以处理具有挑战性的场景，而基于深度学习的方法需要大量标记良好的数据集进行网络训练。在这篇文章中，我们引入了极线约束的级联对应匹配( E3CM )，这是一种解决这些限制的新方法。

与传统方法不同，E3CM利用预训练的卷积神经网络来匹配对应关系，而不需要任何网络训练或微调的注释数据。该方法利用极线约束指导匹配过程，并采用级联结构对匹配进行逐级精化。我们通过全面的实验对E3CM的性能进行了广泛的评估，并证明了其相对于现有方法的优越性。

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