Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| Verfasst von: | Ufer, Nikolai [VerfasserIn]  |
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| | Ommer, Björn [VerfasserIn] |
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| Titel: | Deep semantic feature matching |
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| Verf.angabe: | Nikolai Ufer and Björn Ommer |
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| Umfang: | 10 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 13.02.2018 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (30. : 2016 : Honolulu, Hawaii): 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) |
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| Jahr Quelle: | 2017 |
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| Band/Heft Quelle: | (2017), S. 5929-5938 |
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| Abstract: | Estimating dense visual correspondences between objects with intra-class variation, deformations and background clutter remains a challenging problem. Thanks to the breakthrough of CNNs there are new powerful features available. Despite their easy accessibility and great success, existing semantic flow methods could not significantly benefit from these without extensive additional training. We introduce a novel method for semantic matching with pre-trained CNN features which is based on convolutional feature pyramids and activation guided feature selection. |
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| DOI: | doi:10.1109/CVPR.2017.628 |
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Verlag: http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2017.628 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.628 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| K10plus-PPN: | 1569785597 |
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| Verknüpfungen: | → Sammelwerk |
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Deep semantic feature matching / Ufer, Nikolai [VerfasserIn] (Online-Ressource)
68219657
