FCSS : Fully Convolutional Self-Similarity for Dense Semantic Correspondence
We present a descriptor, called fully convolutional self-similarity (FCSS), for dense semantic correspondence. Unlike traditional dense correspondence approaches for estimating depth or optical flow, semantic correspondence estimation poses additional challenges due to intra-class appearance and sha...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 41(2019), 3 vom: 03. März, Seite 581-595
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| 1. Verfasser: |
Kim, Seungryong
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Min, Dongbo,
Ham, Bumsub,
Lin, Stephen,
Sohn, Kwanghoon |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2019
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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| Schlagworte: | Journal Article |
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