論文の概要: FN-Net:Remove the Outliers by Filtering the Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09213v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 09:09:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 11:54:24.387408
• Title: FN-Net:Remove the Outliers by Filtering the Noise
• Title（参考訳）: FN-Net:ノイズフィルタによる外周除去
• Authors: Kai Lv
• Abstract要約: 本稿では,外乱の雑音をフィルタできる畳み込みニューラルネットワークを提案する。 一対の特徴点が帰納的であることの確率を出力し、本質的行列を回帰することができる。 YFCC100Mデータセットによる実験結果から,本手法は相対的なポーズ推定において最先端の手法を超えていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.93707102994226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Establishing the correspondence between two images is an important research direction of computer vision. When estimating the relationship between two images, it is often disturbed by outliers. In this paper, we propose a convolutional neural network that can filter the noise of outliers. It can output the probability that the pair of feature points is an inlier and regress the essential matrix representing the relative pose of the camera. The outliers are mainly caused by the noise introduced by the previous processing. The outliers rejection can be treated as a problem of noise elimination, and the soft threshold function has a very good effect on noise reduction. Therefore, we designed an adaptive denoising module based on soft threshold function to remove noise components in the outliers, to reduce the probability that the outlier is predicted to be an inlier. Experimental results on the YFCC100M dataset show that our method exceeds the state-of-the-art in relative pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 2つの画像の対応を確立することはコンピュータビジョンの重要な研究方向である。 2つの画像の関係を推定すると、しばしば外れ値によって乱される。 本稿では,異常値のノイズをフィルタできる畳み込みニューラルネットワークを提案する。 一対の特徴点が不整点である確率を出力し、カメラの相対的なポーズを表す必須行列を回帰することができる。 この異常値の主な原因は、前回の処理で生じたノイズである。 オフリアーズ拒絶はノイズ除去問題として扱うことができ、ソフトしきい値関数はノイズ低減に非常に良い影響を与える。 そこで,このソフトしきい値関数に基づく適応消音モジュールを設計し,外れ値のノイズ成分を除去し,外れ値が外れ値と予測される確率を低減した。 YFCC100Mデータセットによる実験結果から,本手法は相対的なポーズ推定において最先端の手法を超えていることがわかった。

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