| 极市线上分享 第93期 |
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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。”
时间
2022年4月20日：20:00-21:00
主题
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。
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
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