論文の概要: End2End Multi-View Feature Matching using Differentiable Pose Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01694v1
• Date: Tue, 3 May 2022 18:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 14:25:56.490206
• Title: End2End Multi-View Feature Matching using Differentiable Pose Optimization
• Title（参考訳）: 微分ポーズ最適化を用いたEnd2Endマルチビュー特徴マッチング
• Authors: Barbara Roessle and Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 我々は,特徴マッチングに対処し,協調してポーズを推定する学習ベースのアプローチを開発した。 提案手法は,最先端のマッチングネットワーク上でのポーズ推定とマッチング精度を改善する。 エンドツーエンドのトレーニングとマルチビュー機能マッチングを組み合わせることで、ScanNetではSuperGlueが8.9%、MegaDepthでは10.7%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based approaches have become indispensable for camera pose estimation. However, feature detection, description, matching, and pose optimization are often approached in an isolated fashion. In particular, erroneous feature matches have severe impact on subsequent camera pose estimation and often require additional measures such as outlier rejection. Our method tackles this challenge by addressing feature matching and pose optimization jointly: first, we integrate information from multiple views into the matching by spanning a graph attention network across multiple frames to predict their matches all at once. Second, the resulting matches along with their predicted confidences are used for robust pose optimization with a differentiable Gauss-Newton solver. End-to-end training combined with multi-view feature matching boosts the pose estimation metrics compared to SuperGlue by 8.9% on ScanNet and 10.7% on MegaDepth on average. Our approach improves both pose estimation and matching accuracy over state-of-the-art matching networks. Training feature matching across multiple views with gradients from pose optimization naturally learns to disregard outliers, thereby rendering additional outlier handling unnecessary, which is highly desirable for pose estimation systems.
• Abstract（参考訳）: カメラポーズ推定には学習ベースのアプローチが不可欠である。 しかし、特徴検出、記述、マッチング、ポーズ最適化は、しばしば孤立した方法でアプローチされる。 特に、誤った特徴一致は、その後のカメラポーズ推定に深刻な影響を与え、しばしばアウター・リジェクションのような追加の措置を必要とする。 まず、複数のフレームにまたがるグラフアテンションネットワークにまたがって、複数のビューからの情報をマッチングに統合し、それらのマッチングを予測します。 第二に、結果の一致とその予測された信頼度は、微分可能なガウス・ニュートン解法を用いて頑健なポーズ最適化に使用される。 エンドツーエンドのトレーニングとマルチビュー機能マッチングを組み合わせることで、ScanNetではSuperGlueが8.9%、MegaDepthでは10.7%向上した。 提案手法は,最先端のマッチングネットワーク上でのポーズ推定とマッチング精度を改善する。 複数のビューにわたるトレーニング機能と、ポーズ最適化からの勾配とのマッチングは、自然に外れ値を無視して学習し、追加の外れ値処理を不要にする。

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