論文の概要: ASLFeat: Learning Local Features of Accurate Shape and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10071v2
• Date: Sun, 19 Apr 2020 12:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 00:17:54.152264
• Title: ASLFeat: Learning Local Features of Accurate Shape and Localization
• Title（参考訳）: ASLFeat: 正確な形状と位置の局所的特徴を学習する
• Authors: Zixin Luo, Lei Zhou, Xuyang Bai, Hongkai Chen, Jiahui Zhang, Yao Yao, Shiwei Li, Tian Fang, Long Quan
• Abstract要約: ASLFeatを3つの軽量かつ効果的に修正し、上記の問題を緩和する。 まず、変形可能な畳み込みネットワークを用いて局所変換を密に推定、適用する。 第2に,空間分解能と低レベル細部を復元する特徴階層を利用して,正確なキーポイント位置推定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.70030492742363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work focuses on mitigating two limitations in the joint learning of local feature detectors and descriptors. First, the ability to estimate the local shape (scale, orientation, etc.) of feature points is often neglected during dense feature extraction, while the shape-awareness is crucial to acquire stronger geometric invariance. Second, the localization accuracy of detected keypoints is not sufficient to reliably recover camera geometry, which has become the bottleneck in tasks such as 3D reconstruction. In this paper, we present ASLFeat, with three light-weight yet effective modifications to mitigate above issues. First, we resort to deformable convolutional networks to densely estimate and apply local transformation. Second, we take advantage of the inherent feature hierarchy to restore spatial resolution and low-level details for accurate keypoint localization. Finally, we use a peakiness measurement to relate feature responses and derive more indicative detection scores. The effect of each modification is thoroughly studied, and the evaluation is extensively conducted across a variety of practical scenarios. State-of-the-art results are reported that demonstrate the superiority of our methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,局所特徴検出器とディスクリプタの合同学習における2つの制限の緩和に焦点を当てている。 まず, 特徴点の局所的な形状(スケール, 方向など)を推定する能力は, 密集した特徴抽出では無視されることが多いが, 形状認識はより強固な幾何学的不変性を得るためには不可欠である。 第2に,検出されたキーポイントの局所化精度は,3次元再構成などの課題においてボトルネックとなっているカメラ形状を確実に復元するには不十分である。 本稿では,上述の問題を軽減するために,軽量かつ効果的な3つの修正を加えたaslfeatを提案する。 まず,変形可能な畳み込みネットワークを用いて,局所変換を高密度に推定し適用する。 第2に,空間分解能と低レベル細部を復元する特徴階層を利用して,正確なキーポイント位置推定を行う。 最後に、ピーク度測定を用いて特徴応答を関連付け、より指標的な検出スコアを導出する。 それぞれの修正の効果を徹底的に研究し、様々な実践シナリオにわたって評価を行う。 提案手法の優位性を示す最新の結果が報告されている。

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