Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Large-Scale Homography Benchmark

Popis výsledku

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Large-Scale Homography Benchmark

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a large-scale dataset of Planes in 3D, Pi3D, of roughly 1000 planes observed in 10 000 images from the 1DSfM dataset, and HEB, a large-scale homography estimation benchmark leveraging Pi3D. The applications of the Pi3D dataset are diverse, e.g. training or evaluating monocular depth, surface normal estimation and image matching algorithms. The HEB dataset consists of 226 260 homographies and includes roughly 4M correspondences. The homographies link images that often undergo significant viewpoint and illumination changes. As applications of HEB, we perform a rigorous evaluation of a wide range of robust estimators and deep learning-based correspondence filtering methods, establishing the current state-of- the-art in robust homography estimation. We also evalu- ate the uncertainty of the SIFT orientations and scales w.r.t. the ground truth coming from the underlying homographies and provide codes for comparing uncertainty of custom de- tectors. The dataset is available at https://github.com/danini/homography-benchmark.

  • Název v anglickém jazyce

    A Large-Scale Homography Benchmark

  • Popis výsledku anglicky

    We present a large-scale dataset of Planes in 3D, Pi3D, of roughly 1000 planes observed in 10 000 images from the 1DSfM dataset, and HEB, a large-scale homography estimation benchmark leveraging Pi3D. The applications of the Pi3D dataset are diverse, e.g. training or evaluating monocular depth, surface normal estimation and image matching algorithms. The HEB dataset consists of 226 260 homographies and includes roughly 4M correspondences. The homographies link images that often undergo significant viewpoint and illumination changes. As applications of HEB, we perform a rigorous evaluation of a wide range of robust estimators and deep learning-based correspondence filtering methods, establishing the current state-of- the-art in robust homography estimation. We also evalu- ate the uncertainty of the SIFT orientations and scales w.r.t. the ground truth coming from the underlying homographies and provide codes for comparing uncertainty of custom de- tectors. The dataset is available at https://github.com/danini/homography-benchmark.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

  • ISBN

    979-8-3503-0129-8

  • ISSN

    1063-6919

  • e-ISSN

    2575-7075

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    21360-21370

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society

  • Místo vydání

    USA

  • Místo konání akce

    Vancouver

  • Datum konání akce

    18. 6. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001062531305067

Základní informace

Druh výsledku

D - Stať ve sborníku

D

OECD FORD

Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Rok uplatnění

2023