論文の概要: Epipolar-Guided Deep Object Matching for Scene Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15540v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 15:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:25:27.125768
• Title: Epipolar-Guided Deep Object Matching for Scene Change Detection
• Title（参考訳）: シーン変化検出のためのエピポーラ誘導深部物体マッチング
• Authors: Kento Doi, Ryuhei Hamaguchi, Shun Iwase, Rio Yokota, Yutaka Matsuo, Ken Sakurada
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト指向変化検出ネットワーク(OBJ-CDNet)について述べる。 移動カメラは、カメラの軌跡とシャッタータイミングの違いにより、毎回異なる視点から画像をキャプチャする。 本稿では,画像ペア間のオブジェクト対応を確立するディープグラフマッチングネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.951526610952765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes a viewpoint-robust object-based change detection network (OBJ-CDNet). Mobile cameras such as drive recorders capture images from different viewpoints each time due to differences in camera trajectory and shutter timing. However, previous methods for pixel-wise change detection are vulnerable to the viewpoint differences because they assume aligned image pairs as inputs. To cope with the difficulty, we introduce a deep graph matching network that establishes object correspondence between an image pair. The introduction enables us to detect object-wise scene changes without precise image alignment. For more accurate object matching, we propose an epipolar-guided deep graph matching network (EGMNet), which incorporates the epipolar constraint into the deep graph matching layer used in OBJCDNet. To evaluate our network's robustness against viewpoint differences, we created synthetic and real datasets for scene change detection from an image pair. The experimental results verified the effectiveness of our network.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト指向変化検出ネットワーク(OBJ-CDNet)について述べる。 ドライブレコーダーのような移動カメラは、カメラの軌跡やシャッタータイミングの違いにより、毎回異なる視点から画像をキャプチャする。 しかし,従来の画素単位の変更検出手法は,画像対を入力として仮定するため,視点差に弱い。 この課題に対処するために,画像ペア間のオブジェクト対応を確立するディープグラフマッチングネットワークを導入する。 導入により、正確な画像アライメントなしに、オブジェクトワイズシーンの変化を検出することができる。 より正確なオブジェクトマッチングのために、OBJCDNetで使用されるディープグラフマッチング層にエピポーラ制約を組み込んだエピポーラ誘導ディープグラフマッチングネットワーク(EGMNet)を提案する。 ネットワークの視点の違いに対するロバスト性を評価するために,画像ペアからシーン変化検出のための合成データと実データを作成した。 実験の結果,ネットワークの有効性が検証された。

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