論文の概要: Self-Supervised Equivariant Learning for Oriented Keypoint Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08613v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 02:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 14:29:54.886668
• Title: Self-Supervised Equivariant Learning for Oriented Keypoint Detection
• Title（参考訳）: キーポイント検出のための自己教師付き同変学習
• Authors: Jongmin Lee, Byungjin Kim, Minsu Cho
• Abstract要約: 我々は、回転同変CNNを用いた自己教師付き学習フレームワークを導入し、ロバスト指向キーポイントの検出を学習する。 ヒストグラムに基づく配向マップのトレーニングのために,合成変換により生成した画像対による高密度配向損失を提案する。 提案手法は,画像マッチングベンチマークとカメラポーズ推定ベンチマークにおいて,従来の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.94215211409985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting robust keypoints from an image is an integral part of many computer vision problems, and the characteristic orientation and scale of keypoints play an important role for keypoint description and matching. Existing learning-based methods for keypoint detection rely on standard translation-equivariant CNNs but often fail to detect reliable keypoints against geometric variations. To learn to detect robust oriented keypoints, we introduce a self-supervised learning framework using rotation-equivariant CNNs. We propose a dense orientation alignment loss by an image pair generated by synthetic transformations for training a histogram-based orientation map. Our method outperforms the previous methods on an image matching benchmark and a camera pose estimation benchmark.
• Abstract（参考訳）: 画像からロバストなキーポイントを検出することは、多くのコンピュータビジョン問題の不可欠な部分であり、キーポイントの特徴的方向とスケールはキーポイントの記述とマッチングに重要な役割を果たしている。 既存の学習に基づくキーポイント検出法は標準的な翻訳等価CNNに依存しているが、幾何学的変動に対して信頼性の高いキーポイントを検出できないことが多い。 ロバスト指向のキーポイントを検出するために,回転同値cnnを用いた自己教師付き学習フレームワークを提案する。 ヒストグラムに基づく方位マップを訓練するために,合成変換により生成する画像対による密度方向配向損失を提案する。 本手法は,画像マッチングベンチマークおよびカメラポーズ推定ベンチマークにおいて,従来の手法を上回っている。

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