在计算机视觉领域，形状图像对应一直是一个具有挑战性的问题。在过去的研究中，关键点监督一直被视为解决这一问题的关键。但是，近期，牛津大学计算机视觉组提出了一种全新的方法，名为SHIC，它打破了传统观念，成功地解决了没有关键点监督的形状图像对应问题。
SHIC是Shape and Image Correspondence的缩写，它利用了大规模无标注数据，通过自监督学习的方式，将形状和图像之间的对应关系进行建模。这种革命性的方法不仅克服了传统方法中对关键点监督的依赖，而且在形状图像对应问题上取得了令人瞩目的成就。
SHIC的研究结果显示，即使在没有关键点监督的情况下，模型仍然能够准确地将形状和图像进行对应。这一突破性的成果为形状图像对应领域带来了一次革命性的变革，也为计算机视觉领域带来了新的思路和方法。
如果您想要了解更多关于SHIC的信息，欢迎访问牛津大学计算机视觉组的官方网站：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/shic/。让我们一起期待SHIC给计算机视觉领域带来的新的可能性和机遇！
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