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极市直播｜CVPR22 Oral-聂浪：用深度学习探索图像变形：以图像拼接矩形化为例
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极市直播｜CVPR22 Oral-聂浪：用深度学习探索图像变形：以图像拼接矩形化为例

极市直播｜CVPR22 Oral-聂浪：用深度学习探索图像变形：以图像拼接矩形化为例 极市平台
2022-04-19
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导读：回复“93”或“聂浪”可获取免费直播链接。
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| 极市线上分享  第93期 |


一直以来，为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作，极市已邀请了超过100位技术大咖嘉宾，并完成了92期极市线上直播分享。往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接阅读原文，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享，与大家一起交流学习~~

相比于图像检测等计算机视觉任务，图像变形（image warp）很少被深度学习算法探索。

在这次分享中，我们邀请到了来自北京交通大学的博士聂浪，为我们介绍他们在该问题上的一些探索的工作：

Deep Rectangling for Image Stitching: A Learning Baseline（CVPR 2022 Oral）

“本次分享中，我们首先从传统和深度学习的视角回顾了图像变形，然后具体展示了我们利用深度学习在图像拼接矩形化任务中的一步步探索过程(CVPR22 Oral — Deep Rectangling for Image Stitching: A Learning Baseline)。最后，我们展示了一下矩形化在其他场景中一些有趣的应用。”

01

直播信息

时间

2022年4月20日：20:00-21:00


主题

用深度学习探索图像变形：以图像拼接矩形化为例

02

嘉宾介绍

聂浪

北京交通大学2021级博士研究生，师从林春雨教授。目前以第一作者发表论文5篇，含3篇IEEE Trans/CCF A类论文。研究兴趣为计算机视觉，包括图像变形、全景理解等。

03

关于分享

➤分享大纲

1、 从传统和深度学习的视角回顾图像变形（image warp）

2、 用深度学习探索图像变形：以图像拼接矩形化为例（CVPR22 Oral）

3、 图像矩形化的其他扩展应用


➤论文地址

Deep Rectangling for Image Stitching: A Learning Baseline

论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.03831

数据集和代码地址：https://github.com/nie-lang/DeepRectangling

04

参与方式


关注“极市平台”公众号，回复“93”或“聂浪”可获取免费直播链接。

05

往期回顾

极市平台专注分享计算机视觉前沿资讯和技术干货，特邀请行业内专业牛人嘉宾为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办92期线上分享。近期在线分享可点击以下标题查看：

……


更多往期分享请浏览：极市计算机视觉技术分享集锦
（http://bbs.cvmart.net/topics/149/cvshare），也可以点击阅读原文获取。

在"极市平台"公众号后台回复期数或者分享嘉宾名字，即可获取极市平台对应期在线分享资料。

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