論文の概要: ReF -- Rotation Equivariant Features for Local Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05206v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 07:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 23:19:56.945490
• Title: ReF -- Rotation Equivariant Features for Local Feature Matching
• Title（参考訳）: ReF -- 局所的特徴マッチングのための回転同変機能
• Authors: Abhishek Peri, Kinal Mehta, Avneesh Mishra, Michael Milford, Sourav Garg, K. Madhava Krishna
• Abstract要約: 本稿では,モデルアーキテクチャ自体に偏りを生じさせ,回転特異な特徴を生じさせる代替的補完的手法を提案する。 我々は, ステアブルCNNの高性能, 回転特異的カバレッジを全回転角に拡張できることを実証した。 本稿では,アンサンブル,ロバストな推定,ネットワークアーキテクチャのバリエーション,回転前処理の効果について詳細に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.459559206664427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sparse local feature matching is pivotal for many computer vision and robotics tasks. To improve their invariance to challenging appearance conditions and viewing angles, and hence their usefulness, existing learning-based methods have primarily focused on data augmentation-based training. In this work, we propose an alternative, complementary approach that centers on inducing bias in the model architecture itself to generate `rotation-specific' features using Steerable E2-CNNs, that are then group-pooled to achieve rotation-invariant local features. We demonstrate that this high performance, rotation-specific coverage from the steerable CNNs can be expanded to all rotation angles by combining it with augmentation-trained standard CNNs which have broader coverage but are often inaccurate, thus creating a state-of-the-art rotation-robust local feature matcher. We benchmark our proposed methods against existing techniques on HPatches and a newly proposed UrbanScenes3D-Air dataset for visual place recognition. Furthermore, we present a detailed analysis of the performance effects of ensembling, robust estimation, network architecture variations, and the use of rotation priors.
• Abstract（参考訳）: スパースなローカル機能マッチングは、多くのコンピュータビジョンやロボティクスタスクにとって重要である。 課題のある外観条件や視角への不変性を改善するため、既存の学習手法は主にデータ強化に基づくトレーニングに焦点を当てている。 本研究では,モデルアーキテクチャ自体のバイアスを誘発して,ステアブルE2-CNNを用いて‘回転特化’機能を生成するための代替的補完的手法を提案する。 より広範にカバーできるが、しばしば不正確な拡張訓練された標準CNNと組み合わせることで、ステアブルCNNからの高速で回転特異的なカバレッジを全回転角に拡張できることを実証した。 我々は,HPatchの既存の手法と,視覚的位置認識のためのUrbanScenes3D-Airデータセットを比較検討した。 さらに, ネットワークアーキテクチャの変動, ローテーションプリミティブの利用など, センセムリング, ロバスト推定, ネットワークアーキテクチャの変動, 性能効果の詳細な解析を行った。

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