論文の概要: Homography Decomposition Networks for Planar Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07909v2
• Date: Fri, 17 Dec 2021 12:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 11:42:05.008792
• Title: Homography Decomposition Networks for Planar Object Tracking
• Title（参考訳）: 平面物体追跡のためのホログラフィ分解ネットワーク
• Authors: Xinrui Zhan, Yueran Liu, Jianke Zhu, Yang Li
• Abstract要約: 平面オブジェクトトラッキングは、ロボット工学、ビジュアルサーボ、ビジュアルSLAMといったAIアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 本稿では, ホログラフィ変換を2つのグループに分解することで, 条件数を大幅に削減し, 安定化する新しいホモグラフィ分解ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.558401177707312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Planar object tracking plays an important role in AI applications, such as robotics, visual servoing, and visual SLAM. Although the previous planar trackers work well in most scenarios, it is still a challenging task due to the rapid motion and large transformation between two consecutive frames. The essential reason behind this problem is that the condition number of such a non-linear system changes unstably when the searching range of the homography parameter space becomes larger. To this end, we propose a novel Homography Decomposition Networks~(HDN) approach that drastically reduces and stabilizes the condition number by decomposing the homography transformation into two groups. Specifically, a similarity transformation estimator is designed to predict the first group robustly by a deep convolution equivariant network. By taking advantage of the scale and rotation estimation with high confidence, a residual transformation is estimated by a simple regression model. Furthermore, the proposed end-to-end network is trained in a semi-supervised fashion. Extensive experiments show that our proposed approach outperforms the state-of-the-art planar tracking methods at a large margin on the challenging POT, UCSB and POIC datasets.
• Abstract（参考訳）: 平面オブジェクトトラッキングは、ロボット工学、ビジュアルサーボ、ビジュアルSLAMといったAIアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 以前の平面トラッカーは、ほとんどのシナリオでうまく機能するが、高速な動きと2つの連続するフレーム間の大きな変換のため、依然として困難な作業である。 この問題の根本原因は、ホモグラフィパラメータ空間の探索範囲が大きくなると、そのような非線形システムの条件数が不安定に変化することである。 そこで本研究では,ホモグラフィ変換を2つのグループに分解することにより,条件数を大幅に削減し安定化する新しいホモグラフィ分解ネットワーク(hdn)を提案する。 特に、類似性変換推定器は、深い畳み込み同変ネットワークによって第一群をロバストに予測するように設計されている。 スケールと回転推定を高い信頼度で活用することにより、簡単な回帰モデルにより残留変換を推定する。 さらに、提案するエンドツーエンドネットワークを半教師付き方式でトレーニングする。 大規模な実験により,提案手法は,挑戦的なPOT,UCSB,POICデータセットに対して,最先端の平面追跡手法よりも高い性能を示した。

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