論文の概要: TransforMatcher: Match-to-Match Attention for Semantic Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11634v1
• Date: Mon, 23 May 2022 21:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 14:29:02.822496
• Title: TransforMatcher: Match-to-Match Attention for Semantic Correspondence
• Title（参考訳）: TransforMatcher:意味的対応のためのMatch-to-Matchアテンション
• Authors: Seungwook Kim, Juhong Min, Minsu Cho
• Abstract要約: 本稿では,視覚領域におけるトランスフォーマーネットワークの成功を基盤として,TransforMatcherと呼ばれる強力なセマンティック画像マッチング学習手法を提案する。 既存の畳み込みや注意に基づく対応スキームとは異なり、TransforMatcherは、正確なマッチングローカライゼーションとダイナミックリファインメントのために、グローバルなマッチングアテンションを実行する。 実験では、TransforMatcherはSPair-71k上の新しい状態を設定し、PF-PASCALデータセット上の既存のSOTAメソッドと同等に動作させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.25709192748133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Establishing correspondences between images remains a challenging task, especially under large appearance changes due to different viewpoints or intra-class variations. In this work, we introduce a strong semantic image matching learner, dubbed TransforMatcher, which builds on the success of transformer networks in vision domains. Unlike existing convolution- or attention-based schemes for correspondence, TransforMatcher performs global match-to-match attention for precise match localization and dynamic refinement. To handle a large number of matches in a dense correlation map, we develop a light-weight attention architecture to consider the global match-to-match interactions. We also propose to utilize a multi-channel correlation map for refinement, treating the multi-level scores as features instead of a single score to fully exploit the richer layer-wise semantics. In experiments, TransforMatcher sets a new state of the art on SPair-71k while performing on par with existing SOTA methods on the PF-PASCAL dataset.
• Abstract（参考訳）: 画像間の対応を確立することは、特に異なる視点やクラス内変異による大きな外観変化において、難しい課題である。 本研究では,視覚領域におけるトランスフォーマーネットワークの成功を基盤とした,強力なセマンティック画像マッチング学習システムであるTransforMatcherを紹介する。 既存の畳み込みや注意に基づく対応スキームとは異なり、TransforMatcherは、正確なマッチングローカライゼーションとダイナミックリファインメントのために、グローバルなマッチングアテンションを実行する。 密接な相関マップで大量のマッチングを扱うため、グローバルなマッチングとマッチングの相互作用を考えるために軽量な注意アーキテクチャを開発した。 また,多段階スコアを単一スコアではなく特徴として扱うことで,よりリッチな層間セマンティクスをフル活用するマルチチャネル相関マップを提案する。 実験では、TransforMatcherはSPair-71k上の新しい状態を設定し、PF-PASCALデータセット上の既存のSOTAメソッドと同等に実行する。

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