論文の概要: Finding Geometric Models by Clustering in the Consensus Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13875v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 14:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 01:19:13.979885
• Title: Finding Geometric Models by Clustering in the Consensus Space
• Title（参考訳）: コンセンサス空間におけるクラスタリングによる幾何学的モデル探索
• Authors: Daniel Barath, Denys Rozumny, Ivan Eichhardt, Levente Hajder, Jiri Matas
• Abstract要約: 本稿では,未知数の幾何学的モデル,例えばホモグラフィーを求めるアルゴリズムを提案する。 複数の幾何モデルを用いることで精度が向上するアプリケーションをいくつか提示する。 これには、複数の一般化されたホモグラフからのポーズ推定、高速移動物体の軌道推定が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.65661010039768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new algorithm for finding an unknown number of geometric models, e.g., homographies. The problem is formalized as finding dominant model instances progressively without forming crisp point-to-model assignments. Dominant instances are found via a RANSAC-like sampling and a consolidation process driven by a model quality function considering previously proposed instances. New ones are found by clustering in the consensus space. This new formulation leads to a simple iterative algorithm with state-of-the-art accuracy while running in real-time on a number of vision problems - at least two orders of magnitude faster than the competitors on two-view motion estimation. Also, we propose a deterministic sampler reflecting the fact that real-world data tend to form spatially coherent structures. The sampler returns connected components in a progressively densified neighborhood-graph. We present a number of applications where the use of multiple geometric models improves accuracy. These include pose estimation from multiple generalized homographies; trajectory estimation of fast-moving objects; and we also propose a way of using multiple homographies in global SfM algorithms. Source code: https://github.com/danini/clustering-in-consensus-space.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未知数の幾何モデル,例えばホモグラフを求める新しいアルゴリズムを提案する。 この問題は、spash point-to-model代入を形成することなく、支配的なモデルインスタンスを段階的に見つけることで形式化される。 支配的なインスタンスは、前述したインスタンスを考慮したモデル品質関数によって駆動されるransacライクなサンプリングと統合プロセスを通じて見つかる。 新しいものは、コンセンサス空間におけるクラスタリングによって見つかる。 この新たな定式化は、複数の視覚問題でリアルタイムに実行しながら、最先端の精度を持つ単純な反復アルゴリズムをもたらす。 また,実世界のデータが空間的にコヒーレントな構造を形成する傾向があることを反映する決定論的サンプリング器を提案する。 サンプルは、徐々に密度を増した近傍グラフで連結成分を返す。 複数の幾何モデルを用いることで精度が向上するアプリケーションをいくつか提示する。 これらには,多重一般化ホモグラフからのポーズ推定,高速移動物体の軌道推定,グローバルsfmアルゴリズムにおける複数ホモグラフの利用方法などが含まれる。 ソースコード: https://github.com/danini/clustering-in-consensus-space。

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