論文の概要: Deep Probabilistic Graph Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01603v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 13:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:21:10.768877
• Title: Deep Probabilistic Graph Matching
• Title（参考訳）: 深い確率的グラフマッチング
• Authors: He Liu, Tao Wang, Yidong Li, Congyan Lang, Songhe Feng, and Haibin Ling
• Abstract要約: 本稿では,マッチング制約を伴わずに,元のQAPに適合する深層学習ベースのグラフマッチングフレームワークを提案する。 提案手法は,一般的な3つのベンチマーク(Pascal VOC,Wilow Object,SPair-71k)で評価され,すべてのベンチマークにおいて過去の最先端よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.6690550634166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most previous learning-based graph matching algorithms solve the \textit{quadratic assignment problem} (QAP) by dropping one or more of the matching constraints and adopting a relaxed assignment solver to obtain sub-optimal correspondences. Such relaxation may actually weaken the original graph matching problem, and in turn hurt the matching performance. In this paper we propose a deep learning-based graph matching framework that works for the original QAP without compromising on the matching constraints. In particular, we design an affinity-assignment prediction network to jointly learn the pairwise affinity and estimate the node assignments, and we then develop a differentiable solver inspired by the probabilistic perspective of the pairwise affinities. Aiming to obtain better matching results, the probabilistic solver refines the estimated assignments in an iterative manner to impose both discrete and one-to-one matching constraints. The proposed method is evaluated on three popularly tested benchmarks (Pascal VOC, Willow Object and SPair-71k), and it outperforms all previous state-of-the-arts on all benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 従来の学習ベースのグラフマッチングアルゴリズムは、マッチング制約の1つ以上を解き、緩和された代入解法を採用して、準最適対応を求めることで、 \textit{quadratic assignment problem} (QAP) を解く。 このような緩和は、実際のグラフマッチング問題を弱め、結果としてマッチング性能を損なう可能性がある。 本稿では,マッチング制約を補うことなく,元のQAPに適合する深層学習ベースのグラフマッチングフレームワークを提案する。 特に,親和性の予測ネットワークを設計し,相似親和性の学習とノード割り当ての推定を行い,その相似親和性の確率論的視点に着想を得た相似解法を開発する。 より良いマッチング結果を得るために、確率的ソルバは、推定された割り当てを反復的に洗練し、離散的および一対一のマッチング制約を課す。 提案手法は,3つのベンチマーク (pascal voc, willow object, spair-71k) で評価され,すべてのベンチマークで従来より優れている。

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