論文の概要: Unsupervised Homography Estimation with Coplanarity-Aware GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03821v1
• Date: Sun, 8 May 2022 09:26:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 15:47:43.886222
• Title: Unsupervised Homography Estimation with Coplanarity-Aware GAN
• Title（参考訳）: Coplanarity-Aware GANを用いた教師なしホログラフィー推定
• Authors: Mingbo Hong, Yuhang Lu, Nianjin Ye, Chunyu Lin, Qijun Zhao, Shuaicheng Liu
• Abstract要約: 画像ペアからホモグラフィーを推定することは、画像アライメントの根本的な問題である。 HomoGANは、教師なしのホモグラフィー推定を誘導し、支配的な平面に焦点を合わせるように設計されている。 その結果, マッチング誤差は従来のSOTA法よりも22%低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.477228263736905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating homography from an image pair is a fundamental problem in image alignment. Unsupervised learning methods have received increasing attention in this field due to their promising performance and label-free training. However, existing methods do not explicitly consider the problem of plane-induced parallax, which will make the predicted homography compromised on multiple planes. In this work, we propose a novel method HomoGAN to guide unsupervised homography estimation to focus on the dominant plane. First, a multi-scale transformer network is designed to predict homography from the feature pyramids of input images in a coarse-to-fine fashion. Moreover, we propose an unsupervised GAN to impose coplanarity constraint on the predicted homography, which is realized by using a generator to predict a mask of aligned regions, and then a discriminator to check if two masked feature maps are induced by a single homography. To validate the effectiveness of HomoGAN and its components, we conduct extensive experiments on a large-scale dataset, and the results show that our matching error is 22% lower than the previous SOTA method. Code is available at https://github.com/megvii-research/HomoGAN.
• Abstract（参考訳）: 画像対からホモグラフィを推定することは画像アライメントにおける根本的な問題である。 教師なし学習は有望なパフォーマンスとラベルなしのトレーニングによって注目を集めている。 しかし、既存の手法では平面誘起パララックスの問題を明確に考慮していないため、予測されたホモグラフィーは複数の平面で妥協される。 本研究では,非教師なしホモグラフィ推定を支配面に焦点を合わせるための新しい手法であるHomoGANを提案する。 まず,マルチスケールトランスフォーマーネットワークは,入力画像の特徴ピラミッドからホモグラフィを粗い方法で予測するように設計されている。 さらに、予測ホモグラフィーにコプラナリティ制約を課す教師なしGANを提案し、生成器を用いて整列した領域のマスクを予測し、2つのマスク付き特徴写像が単一のホモグラフィーによって誘導されるかどうかを判別する。 HomoGANとそのコンポーネントの有効性を検証するため,大規模なデータセット上で広範囲に実験を行い,マッチング誤差が従来のSOTA法よりも22%低いことを示す。 コードはhttps://github.com/megvii-research/homoganで入手できる。

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