論文の概要: D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13605v1
• Date: Wed, 27 May 2020 19:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 08:48:16.057283
• Title: D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach
• Title（参考訳）: D2D: Describe to Detect Approach によるキーポイント抽出
• Authors: Yurun Tian, Vassileios Balntas, Tony Ng, Axel Barroso-Laguna, Yiannis Demiris, Krystian Mikolajczyk
• Abstract要約: 本稿では,ディスクリプタ空間内の情報を利用してキーポイント位置を提案する手法を提案する。 本稿では,まずキーポイント位置を記述し,次に検出することで,この過程を逆転する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.0325745125635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel approach that exploits the information within the descriptor space to propose keypoint locations. Detect then describe, or detect and describe jointly are two typical strategies for extracting local descriptors. In contrast, we propose an approach that inverts this process by first describing and then detecting the keypoint locations. % Describe-to-Detect (D2D) leverages successful descriptor models without the need for any additional training. Our method selects keypoints as salient locations with high information content which is defined by the descriptors rather than some independent operators. We perform experiments on multiple benchmarks including image matching, camera localisation, and 3D reconstruction. The results indicate that our method improves the matching performance of various descriptors and that it generalises across methods and tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディスクリプタ空間内の情報を利用してキーポイントの位置を提案する新しい手法を提案する。 ローカルな記述子を抽出する典型的な2つの戦略を、検出、記述、共同で記述する。 対照的に,まずキーポイントの位置を記述・検出することで,このプロセスを反転させる手法を提案する。 % Describe-to-Detect(D2D)は、追加のトレーニングを必要とせずに、成功したディスクリプタモデルを活用する。 提案手法は,複数の独立演算子ではなく,記述子によって定義される情報量の高い有意な位置としてキーポイントを選択する。 画像マッチング,カメラローカライズ,3次元再構成など,複数のベンチマークで実験を行った。 その結果,提案手法は各種ディスクリプタのマッチング性能が向上し,メソッドやタスクにまたがる汎用性が得られた。

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