論文の概要: An End to End Network Architecture for Fundamental Matrix Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15528v1
- Date: Thu, 29 Oct 2020 12:48:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 23:01:42.067400
- Title: An End to End Network Architecture for Fundamental Matrix Estimation
- Title(参考訳): 基本行列推定のためのエンドツーエンドネットワークアーキテクチャ
- Authors: Yesheng Zhang, Xu Zhao, Dahong Qian
- Abstract要約: ステレオ画像から直接基本行列を推定する新しいエンドツーエンドネットワークアーキテクチャを提案する。
画像内の対応関係を見つけ、外乱の拒絶を行い、基本行列を計算するための異なるディープニューラルネットワークを、エンドツーエンドのネットワークアーキテクチャに統合する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.297068346634351
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel end-to-end network architecture to estimate
fundamental matrix directly from stereo images. To establish a complete working
pipeline, different deep neural networks in charge of finding correspondences
in images, performing outlier rejection and calculating fundamental matrix, are
integrated into an end-to-end network architecture.
To well train the network and preserve geometry properties of fundamental
matrix, a new loss function is introduced. To evaluate the accuracy of
estimated fundamental matrix more reasonably, we design a new evaluation metric
which is highly consistent with visualization result. Experiments conducted on
both outdoor and indoor data-sets show that this network outperforms
traditional methods as well as previous deep learning based methods on various
metrics and achieves significant performance improvements.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ステレオ画像から直接基本行列を推定する新しいエンドツーエンドネットワークアーキテクチャを提案する。
完全な作業パイプラインを確立するために、画像内の対応を見つけ、外乱の拒絶を行い、基本行列を計算する異なるディープニューラルネットワークをエンドツーエンドネットワークアーキテクチャに統合する。
ネットワークをうまくトレーニングし、基本行列の幾何学的性質を保存するために、新しい損失関数を導入する。
推定基本行列の精度をより合理的に評価するため,可視化結果と高度に整合した新しい評価指標を考案する。
屋外および屋内のデータセットで行った実験により、このネットワークは従来の手法や、様々なメトリクスに基づく従来のディープラーニング手法よりも優れており、大幅な性能向上を実現していることが示された。
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