論文の概要: Dual-Resolution Correspondence Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08844v2
• Date: Wed, 28 Oct 2020 17:16:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 21:06:26.561081
• Title: Dual-Resolution Correspondence Networks
• Title（参考訳）: デュアルレゾリューション対応ネットワーク
• Authors: Xinghui Li, Kai Han, Shuda Li, Victor Adrian Prisacariu
• Abstract要約: 本稿では,Dual-Resolution Cor correspondingence Networks (DualRC-Net) を導入し,画素単位の対応を粗い方法で求める。 我々はHPatches、InLoc、Aachen Day-Nightなどの大規模公開ベンチマークで評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.004691262722265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle the problem of establishing dense pixel-wise correspondences between a pair of images. In this work, we introduce Dual-Resolution Correspondence Networks (DualRC-Net), to obtain pixel-wise correspondences in a coarse-to-fine manner. DualRC-Net extracts both coarse- and fine- resolution feature maps. The coarse maps are used to produce a full but coarse 4D correlation tensor, which is then refined by a learnable neighbourhood consensus module. The fine-resolution feature maps are used to obtain the final dense correspondences guided by the refined coarse 4D correlation tensor. The selected coarse-resolution matching scores allow the fine-resolution features to focus only on a limited number of possible matches with high confidence. In this way, DualRC-Net dramatically increases matching reliability and localisation accuracy, while avoiding to apply the expensive 4D convolution kernels on fine-resolution feature maps. We comprehensively evaluate our method on large-scale public benchmarks including HPatches, InLoc, and Aachen Day-Night. It achieves the state-of-the-art results on all of them.
• Abstract（参考訳）: 一対の画像間の高密度画素対応を確立する問題に取り組む。 本研究では,Dual-Resolution Cor correspondingence Networks (DualRC-Net) を導入し,粗い方法で画素単位の対応を求める。 DualRC-Netは粗い特徴マップと細かな特徴マップを抽出する。 粗い写像は、完全だが粗い4D相関テンソルを生成するために使用され、学習可能な近傍収束モジュールによって洗練される。 微細分解能特徴写像を用いて、精製された粗い4D相関テンソルで導かれる最終密度対応を得る。 選択された粗度マッチングスコアは、高信頼の可能な限られた数のマッチにのみ焦点を合わせることができる。 このようにして、DualRC-Netは信頼性とローカライゼーションの精度を劇的に向上させ、高額な4D畳み込みカーネルを高精細な特徴写像に適用することを避けた。 我々は,HPatches,InLoc,Aachen Day-Nightなどの大規模公開ベンチマークにおいて,この手法を総合的に評価した。 それらすべてに対して最先端の結果が得られます。

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