三维场景重建与图像表示技术突破

运动结构恢复技术

在电影和电视节目视频中，通过深度引导的稀疏运动结构方法，实现了从摄像机运动恢复三维场景几何信息的技术突破。该方法利用现成深度估计器增强几何优化方法，在六个不同性能指标上相比现有最佳技术提升10%到30%。

系统工作流程如下：

1. 输入视频帧中检测图像关键点（显著点，通常位于物体角落和其他边缘交点）
2. 通过双线性插值，使用现成深度估计器获得的深度图确定关键点真实深度
3. 在优化过程中同时最小化二维重投影误差和深度估计误差
4. 在初始化阶段使用深度信息生成三维场景结构和相对相机姿态的初始估计

实验表明，该方法与多种深度估计模型兼容，且在所有情况下都显著优于现有技术。

跨模态表示学习

提出稳健的跨模态表示学习方法，通过渐进式自蒸馏技术改进CLIP方法。与传统CLIP强制网络爬取图像与关联文本之间的硬对齐不同，该方法学习软对齐，允许给定图像与其他图像关联文本之间存在部分对应关系。

核心技术特点：

• 使用自蒸馏技术：模型逐步创建自己的训练目标以持续优化表示
• 通过对比损失函数学习初始数据表示
• 在训练过程中逐步增加自预测结果的权重

在图像分类任务中，该方法在所有数据集上全面超越CLIP，某些数据集上优势达到30%到90%。在基于图像的文本检索和基于文本的图像检索任务中也持续优于CLIP对应模型。

技术优势

运动结构恢复技术的创新点在于将深度估计集成到几何优化过程中，而跨模态表示学习方法通过软对齐和自蒸馏机制解决了网络数据噪声问题。这些通用表示模型可应用于各种计算机视觉问题，预计将在多个场景中为视频服务用户带来准确度提升的实际效益。
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