論文の概要: SimPatch: A Nearest Neighbor Similarity Match between Image Patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03085v1
• Date: Fri, 7 Aug 2020 10:51:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 01:55:18.653419
• Title: SimPatch: A Nearest Neighbor Similarity Match between Image Patches
• Title（参考訳）: SimPatch:画像パッチ間の近辺の類似性マッチング
• Authors: Aritra Banerjee
• Abstract要約: 比較的小さなパッチではなく、大きなパッチを使って、各パッチにより多くの情報が含まれるようにしています。 特徴行列を構成する個々の画像パッチの特徴を抽出するために,異なる特徴抽出機構を用いる。 最寄りのパッチは、与えられた画像に対するクエリパッチに対して、2つの異なる近接アルゴリズムを用いて計算される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measuring the similarity between patches in images is a fundamental building block in various tasks. Naturally, the patch-size has a major impact on the matching quality, and on the consequent application performance. We try to use large patches instead of relatively small patches so that each patch contains more information. We use different feature extraction mechanisms to extract the features of each individual image patches which forms a feature matrix and find out the nearest neighbor patches in the image. The nearest patches are calculated using two different nearest neighbor algorithms in this paper for a query patch for a given image and the results have been demonstrated in this paper.
• Abstract（参考訳）: 画像中のパッチ間の類似度を測定することは、様々なタスクにおいて基本的なビルディングブロックである。 当然、パッチサイズはマッチングの品質と、それに伴うアプリケーションパフォーマンスに大きな影響を与えます。 比較的小さなパッチではなく、大きなパッチを使って、各パッチにより多くの情報が含まれるようにしています。 特徴行列を構成する個々の画像パッチの特徴を抽出し,画像に最も近い近傍のパッチを見つけるために,異なる特徴抽出機構を用いる。 最寄りのパッチは,与えられた画像に対する問合せパッチに対して2つの異なる隣接アルゴリズムを用いて計算され,その結果が本論文で実証されている。

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