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[CVPR24] 视觉大模型能否分辨左耳和右耳？辨别具有几何感知的语义对应
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[CVPR24] Telling Left from Right: Identifying Geometry-Aware Semantic Correspondence 字幕可在设置中打开 项目主页 (含代码): https://telling-left-from-right.github.io Abstract: While pre-trained large-scale vision models have shown significant promise for semantic correspondence, their features often struggle to grasp the geometry and orientation of instances. This paper identifies the importance of being geometry-aware for semantic correspondence and reveals a limitation of the features of current foundation models under simple post-processing. We show that incorporating this information can markedly enhance semantic correspondence performance with simple but effective solutions in both zero-shot and supervised settings. We also construct a new challenging benchmark for semantic correspondence built from an existing animal pose estimation dataset, for both pre-training validating models. Our method achieves a PCK@0.10 score of 65.4 (zero-shot) and 85.6 (supervised) on the challenging SPair-71k dataset, outperforming the state-of-the-art by 5.5p and 11.0p absolute gains, respectively. Our code and datasets are publicly available.
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