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従来の推定量と深くロバストな推定量の利点を組み合わせたDeepMAGSAC++を提案します。幾何学的に正当な方法で、部分的にアフィンな共変特徴、たとえばSIFTからの方向とスケールを利用する新しい損失
arxiv_reader のブックマーク 2022/03/14 11:40
ディープMAGSAC++[learning][dataset][loss function][arXiv][estimation][Bayesian][arXiv reaDer]従来の推定量と深くロバストな推定量の利点を組み合わせたDeepMAGSAC++を提案します。幾何学的に正当な方法で、部分的にアフィンな共変特徴、たとえばSIFTからの方向とスケールを利用する新しい損失2022/03/14 11:40
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/11/30
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従来の推定量と深くロバストな推定量の利点を組み合わせたDeepMAGSAC++を提案します。幾何学的に正当な方法で、部分的にアフィンな共変特徴、たとえばSIFTからの方向とスケールを利用する新しい損失
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