Fugu-MT 論文翻訳(概要): Looking Beyond Corners: Contrastive Learning of Visual Representations for Keypoint Detection and Description Extraction

論文の概要: Looking Beyond Corners: Contrastive Learning of Visual Representations for Keypoint Detection and Description Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12002v1
Date: Wed, 22 Dec 2021 16:27:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-23 15:23:20.905041
Title: Looking Beyond Corners: Contrastive Learning of Visual Representations for Keypoint Detection and Description Extraction
Title（参考訳）: look beyond corners: キーポイント検出と説明抽出のための視覚的表現のコントラスト学習
Authors: Henrique Siqueira, Patrick Ruhkamp, Ibrahim Halfaoui, Markus Karmann, Onay Urfalioglu
Abstract要約: 学習可能なキーポイント検出器とディスクリプタは、古典的な手作りの特徴抽出方法よりも優れています。視覚表現の自己教師型学習に関する最近の研究は、深層ネットワークに基づく学習可能なモデルの性能向上を促している。本稿では,繰り返し可能なキーポイントを検知し,識別的記述を抽出する対応ネットワーク(CorrNet)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5749416770494706
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Learnable keypoint detectors and descriptors are beginning to outperform classical hand-crafted feature extraction methods. Recent studies on self-supervised learning of visual representations have driven the increasing performance of learnable models based on deep networks. By leveraging traditional data augmentations and homography transformations, these networks learn to detect corners under adverse conditions such as extreme illumination changes. However, their generalization capabilities are limited to corner-like features detected a priori by classical methods or synthetically generated data. In this paper, we propose the Correspondence Network (CorrNet) that learns to detect repeatable keypoints and to extract discriminative descriptions via unsupervised contrastive learning under spatial constraints. Our experiments show that CorrNet is not only able to detect low-level features such as corners, but also high-level features that represent similar objects present in a pair of input images through our proposed joint guided backpropagation of their latent space. Our approach obtains competitive results under viewpoint changes and achieves state-of-the-art performance under illumination changes.
Abstract（参考訳）: 学習可能なキーポイント検出器とディスクリプタは、古典的な手作りの特徴抽出方法よりも優れ始めている。視覚表現の自己教師型学習に関する最近の研究は、深層ネットワークに基づく学習可能なモデルの性能向上を促している。従来のデータ拡張やホモグラフィ変換を活用することで、これらのネットワークは、極端な照明変化などの悪条件下でのコーナーの検出を学習する。しかし、それらの一般化能力は古典的手法や合成データによって検出されたコーナーのような特徴に限られる。本稿では,繰り返し可能なキーポイントを検知し,空間的制約下で教師なしのコントラスト学習を通じて識別的記述を抽出する対応ネットワーク(CorrNet)を提案する。実験の結果,corrnetはコーナーなどの低レベルな特徴を検出できるだけでなく,入力画像に類似するオブジェクトを表す高レベルな特徴を,潜在空間の共役的なバックプロパゲーションによって検出できることがわかった。提案手法は視点変化下での競争結果を求め,照度変化による最先端性能を実現する。

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