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CVPR2022 Oral | 消除图像拼接后的不规则边界!已开源
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https://www.youtube.com/watch?v=zx886swXZ2w&t=30s 中文解读:https://mp.weixin.qq.com/s/FhoVLI1iMd6gIEh3ZP835A 代码:https://github.com/nie-lang/DeepRectangling 链接:https://arxiv.org/abs/2203.03831 目前图像拼接的一个问题是拼接后会产生不规则的边界,如下图1 b所示。目前解决这类问题主要是通过图像矩形化方法,并且通常是分为两个阶段,第一阶段搜索初始网格,第二阶段优化网格来完成网格变形,然后 warp 输入的拼接图像来生成矩形图像,不过这类方案只适合处理具有丰富线性结构的图像,对于带有非线性结构的人物和风景会有明显失真的情况。 本文通过提出第一个图像矩形的深度学习解决方案来解决这些问题。具体来说,我们预先定义了一个刚性目标网格,并且只估计一个初始网格以形成网格变形,从而有助于一个紧凑的单阶段解决方案。使用具有残差渐进回归策略的全卷积网络预测初始网格。为了获得具有高内容保真度的结果,提出了一个综合目标函数,以同时鼓励边界矩形、网格形状保持和内容感知自然。
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