論文の概要: DFM: A Performance Baseline for Deep Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07791v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 22:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-16 15:14:22.494851
• Title: DFM: A Performance Baseline for Deep Feature Matching
• Title（参考訳）: DFM: 深い特徴マッチングのためのパフォーマンスベースライン
• Authors: Ufuk Efe, Kutalmis Gokalp Ince, A. Aydin Alatan
• Abstract要約: 提案手法では,事前学習したVGGアーキテクチャを特徴抽出器として使用し,マッチングを改善するために追加の訓練を必要としない。 提案アルゴリズムは,Hpatchesデータセット上で,平均マッチング精度(MMA)で0.57と0.80のスコアをそれぞれ1ピクセル,2ピクセルの閾値で達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.014010310188821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A novel image matching method is proposed that utilizes learned features extracted by an off-the-shelf deep neural network to obtain a promising performance. The proposed method uses pre-trained VGG architecture as a feature extractor and does not require any additional training specific to improve matching. Inspired by well-established concepts in the psychology area, such as the Mental Rotation paradigm, an initial warping is performed as a result of a preliminary geometric transformation estimate. These estimates are simply based on dense matching of nearest neighbors at the terminal layer of VGG network outputs of the images to be matched. After this initial alignment, the same approach is repeated again between reference and aligned images in a hierarchical manner to reach a good localization and matching performance. Our algorithm achieves 0.57 and 0.80 overall scores in terms of Mean Matching Accuracy (MMA) for 1 pixel and 2 pixels thresholds respectively on Hpatches dataset, which indicates a better performance than the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 市販の深層ニューラルネットワークから抽出した学習特徴を利用して,期待できる性能を得る新しい画像マッチング手法を提案する。 提案手法では,事前学習したVGGアーキテクチャを特徴抽出器として使用し,マッチングを改善するために追加の訓練を必要としない。 メンタルローテーションパラダイムのような心理学領域の確立された概念に着想を得て、予備幾何学的変換推定の結果、最初の反りが行われる。 これらの推定は、一致する画像のVGGネットワーク出力の終端層における隣人の密集したマッチングに基づいている。 この最初のアライメントの後、参照画像とアライメント画像の間の同じアプローチを階層的に繰り返し、適切なローカライゼーションとマッチング性能に達する。 提案アルゴリズムは,Hpatchesデータセット上で,平均マッチング精度(MMA)の0.57と0.80のスコアをそれぞれ1ピクセル,2ピクセルの閾値で達成する。

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