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，能够准确推断摄像机运动轨迹和场景三维几何结构。该技术主要应用于在已录制视频中精确插入数字对象。

与传统几何优化方法相比，该方法利用现成深度估计器增强标准优化流程，在六项性能指标上相比现有最佳技术提升10%-30%。具体实现流程包括：

1. 使用标准方法检测图像关键点（通常位于物体角落和边缘交叉点）
2. 通过双线性插值从深度估计器获取的深度图中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. 在初始化阶段即利用深度信息估计三维场景结构和相机位姿

实验表明，该方法与多种深度估计模型兼容，且在所有情况下均显著优于现有技术。

跨模态表示学习

基于CLIP方法的改进，提出渐进式自蒸馏的跨模态表示学习技术。该方法突破CLIP强制对齐网络图像的局限性，允许给定图像与其他图像关联文本之间建立部分对应关系。

核心创新点：

• 采用软对齐机制替代硬对齐，增强模型解释灵活性
• 通过自蒸馏技术使模型逐步创建训练目标，持续优化表示质量

在图像分类任务中，该方法在所有数据集上全面超越CLIP，部分数据集性能提升达30%-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。

技术实现细节

自蒸馏过程

1. 初始阶段使用与CLIP相同的对比损失函数学习数据表示
2. 训练过程中使用模型自身对训练样本的预测作为额外训练目标
3. 损失函数逐步增加自预测权重，强化可靠的数据关联

优势体现

当处理训练数据中未包含的 stained-glass 金鱼图像时，CLIP错误识别为豚鼠或啤酒杯，而本方法能准确识别为金鱼或小丑鱼，表明学到的表示能够适应艺术渲染风格的多样化。

这种通用表示模型可应用于多种计算机视觉任务，其精度提升将为用户带来持续的技术红利。