Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Homography Estimation

Interest Point Detection › Homography Estimation 12 평가 기록 5 datasets

Homography estimation is a technique used in computer vision and image processing to find the relationship between two images of the same scene, but captured from different viewpoints. It is used to align images, correct for perspective distortions, or perform image stitching. In order to estimate the homography, a set of corresponding points between the two images must be found, and a mathematical model must be fit to these points. There are various algorithms and techniques that can be used to perform homography estimation, including direct methods, RANSAC, and machine learning-based approaches.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
PFNet
MACE: 1.73
논문 코드
PFNet+biHomE
MACE: 2.11
논문 코드
LT
AUC@5px: 29.5AUC@10px: 52.1AUC@20px: 69.4P: 57.7
논문 코드
PFNet
MACE: 0.92
논문 코드
BHITK
Mean IoU entire: 92.29Mean IoU part: 98.87Mean projection error: 0.25Mean re-projection error: 0.59
논문 코드

데이터셋

5개

논문

라이브러리

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