論文の概要: Learning to Optimize Non-Rigid Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12230v1
• Date: Fri, 27 Mar 2020 04:40:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 05:02:54.300798
• Title: Learning to Optimize Non-Rigid Tracking
• Title（参考訳）: 非剛性トラッキングを最適化する学習
• Authors: Yang Li, Alja\v{z} Bo\v{z}i\v{c}, Tianwei Zhang, Yanli Ji, Tatsuya Harada, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 我々は、堅牢性を改善し、解法収束を高速化するために学習可能な最適化を採用する。 まず、CNNを通じてエンドツーエンドに学習された深い特徴にアライメントデータ項を統合することにより、追跡対象をアップグレードする。 次に,プレコンディショニング手法と学習手法のギャップを,プレコンディショナを生成するためにトレーニングされたConditionNetを導入することで埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.94145312763044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the widespread solutions for non-rigid tracking has a nested-loop structure: with Gauss-Newton to minimize a tracking objective in the outer loop, and Preconditioned Conjugate Gradient (PCG) to solve a sparse linear system in the inner loop. In this paper, we employ learnable optimizations to improve tracking robustness and speed up solver convergence. First, we upgrade the tracking objective by integrating an alignment data term on deep features which are learned end-to-end through CNN. The new tracking objective can capture the global deformation which helps Gauss-Newton to jump over local minimum, leading to robust tracking on large non-rigid motions. Second, we bridge the gap between the preconditioning technique and learning method by introducing a ConditionNet which is trained to generate a preconditioner such that PCG can converge within a small number of steps. Experimental results indicate that the proposed learning method converges faster than the original PCG by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 非剛性追跡の一般的な解の1つはネストループ構造を持ち、ガウスニュートンは外側ループの追跡目標を最小限に抑え、プレコンディション付き共役勾配(PCG)は内側ループのスパース線形系を解く。 本稿では,学習可能な最適化を用いてロバスト性を改善し,解法収束を高速化する。 まず、cnnを通じてエンドツーエンドで学習される深い機能にアライメントデータ用語を統合することで、トラッキング目標をアップグレードする。 新しい追跡対象はグローバルな変形を捉え、ガウス・ニュートンは局所的な最小値を飛び越え、大きな非剛体運動のロバストな追跡につながる。 第2に,pcgが少数のステップで収束できるようにプリコンディショナーを生成するように訓練された条件ネットを導入することで,プリコンディショニング手法と学習方法のギャップを埋める。 実験の結果,提案手法は,従来のpcgよりも大きなマージンで高速に収束することがわかった。

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