ICCV：Warp Consistency for Unsupervised Learning of Dense Correspondences

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Warp Consistency for Unsupervised Learning of Dense Correspondences
          Prune Truong  Martin Danelljan  Fisher Yu    Luc Van Gool
               Computer Vision Lab, ETH Zurich, Switzerland
        {prune.truong, martin.danelljan, vangool}@vision.ee.ethz.ch                  i@yf.io

             Abstract
                                                     I’
  The key challenge in learning dense correspondences
lies in the lack of ground-truth matches for real image pairs.
While photometr ...

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关键词：Consistency Learning earning respond Learn