本文主要是介绍AI突破极限：颠覆传统的图像拼接算法全面教程与独家优化方法（附源码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
前言
一、论文解读
1.1视差容忍的无监督深度图像拼接
摘要
1. 2引言
2. 相关工作
2.1 传统图像拼接
2.2 深度图像拼接
3. 方法
3.1 无监督变换构建
3.1.1 变换参数化
3.1.2 变换流程
3.1.3 变换优化
3.2 无监督无缝合成
3.2.1 动机
3.2.2 合成流程
3.2.3 合成优化
3.3 迭代变换适应
4. 实验
4.1 数据集和实施细节
4.2. 比较实验
4.2.1 变换比较
4.2.2 合成比较
4.2.3 更多比较
4.3. 消融研究
5. 结论
二、论文复现与实践
2.1 算法核心
2.2 独家优化教程
2.3 继续优化教程
2.4 comp模块网络介绍
最后
前言
大家好，我是cv君，今天给大家带来前两年我的一个精品项目与项目优化，方向非常nice，属于low level的AI算法实战，带原理解析和优化教程：无监督的图像拼接和特征匹配；大家通过这个项目，以及跟着cv君一步步改进算法，对毕设和论文有大帮助；附带源码和原数据，可以直接引用哦。
我们今天介绍ICCV 2023年的图像拼接与重建作品，效果非常不错：然后带大家独家优化和技巧教学，项目含金量不错，难度非常高，我们先一步步来；带大家进行各种算法的优化。这里面的warp算法和comp算法，不仅可以用于拼接，还可以 用于图像矫正、图像防抖、而且还是无监督的，泛化能力很强。还可以适应大范围扭曲，效果不错，大家可以看看，根据博主的一些优化，效果可以提升，也可以得到更好的效果，对于论文会有很大帮助。附源码，
Parallax-tolerant unsupervised deep image stitching
一、论文解读
这里cv君就翻译论文了，接下来会有重点解说</
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