論文の概要: COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14167v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 22:47:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:47:39.168354
• Title: COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images
• Title（参考訳）: COTR:画像間のマッチングのための対応変換器
• Authors: Wei Jiang, Eduard Trulls, Jan Hosang, Andrea Tagliasacchi, Kwang Moo Yi
• Abstract要約: 本稿では,深層ニューラルネットワークに基づく画像の対応関係を探索する新しい枠組みを提案する。 そうすることで、興味のある点のみをクエリし、スパース対応を取り出すか、画像中のすべての点をクエリし、密接なマッピングを得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.995943755283786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel framework for finding correspondences in images based on a deep neural network that, given two images and a query point in one of them, finds its correspondence in the other. By doing so, one has the option to query only the points of interest and retrieve sparse correspondences, or to query all points in an image and obtain dense mappings. Importantly, in order to capture both local and global priors, and to let our model relate between image regions using the most relevant among said priors, we realize our network using a transformer. At inference time, we apply our correspondence network by recursively zooming in around the estimates, yielding a multiscale pipeline able to provide highly-accurate correspondences. Our method significantly outperforms the state of the art on both sparse and dense correspondence problems on multiple datasets and tasks, ranging from wide-baseline stereo to optical flow, without any retraining for a specific dataset. We commit to releasing data, code, and all the tools necessary to train from scratch and ensure reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2つの画像と1つの問合せ点が与えられ,他方でその対応を見出す,深層ニューラルネットワークに基づく画像の対応関係を探索する新しい枠組みを提案する。 そうすることで、興味のある点のみをクエリし、スパース対応を取り出すか、画像中のすべての点をクエリし、密接なマッピングを得ることができる。 重要なのは、ローカルとグローバルの両方のプリエントをキャプチャし、そのプリエントの中で最も関連性の高い画像領域間をモデルで関連付けるために、トランスフォーマを用いてネットワークを実現することである。 推定時に,推定値の周囲を再帰的にズームインし,高精度な対応性を提供できるマルチスケールパイプラインを生成する。 提案手法は,複数のデータセットやタスクにおいて,特定のデータセットに対する再トレーニングを伴わずに,広いベースラインステレオから光学的フローまで,スパースおよび密度の高い対応問題において,技術の現状を著しく上回る。 私たちは、スクラッチからトレーニングし再現性を確保するために必要なデータ、コード、およびすべてのツールをリリースすることを約束します。

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