Abstract
We propose a data-driven approach for deformable image registration that extends the TransMorph architecture with a module based on the flow equation formulated on matrix fields. Choosing a suitable Lie group allows us to precisely control components of the deformation that should be ignored by the regularization and provides a powerful plug-in replacement for the deformation field generator in learning-based methods. Combined with the TransMorph architecture, our method performs favorably on the IXI and OASIS datasets. Our implementation is available at https://github.com/sennhoj321/Liemorph.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Seitenumfang | 12 |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2025 |
| Veranstaltung | The 36th British Machine Vision Conference (BMVC) - Cutler's Hall, Sheffield, Sheffield, Großbritannien / Vereinigtes Königreich Dauer: 24.11.2025 → 27.11.2025 https://bmvc2025.bmva.org |
Tagung, Konferenz, Kongress
| Tagung, Konferenz, Kongress | The 36th British Machine Vision Conference (BMVC) |
|---|---|
| Kurztitel | BMVC 2025 |
| Land/Gebiet | Großbritannien / Vereinigtes Königreich |
| Ort | Sheffield |
| Zeitraum | 24.11.25 → 27.11.25 |
| Internetadresse |
UN SDGs
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SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
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Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „LieMorph: Transformer-based Image Registration Using Flows on Lie Groups“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
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