論文の概要: Warped Convolution Networks for Homography Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11657v1
• Date: Thu, 23 Jun 2022 12:21:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 13:37:33.298659
• Title: Warped Convolution Networks for Homography Estimation
• Title（参考訳）: ホログラフィー推定のためのワープ畳み込みネットワーク
• Authors: Xinrui Zhan, Yang Li, Wenyu Liu, Jianke Zhu
• Abstract要約: We propose Warped Convolution Networks (WCN) to estimates homography transformation by SL(3) group and sl(3) algebra with group convolution。 提案したWCNは、ホモグラフィ変換に不変な特徴を学習することができる。 POTベンチマークとMNIST-Projデータセットを用いた実験により,本手法はホモグラフィー推定と分類の両方に有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.702057258029388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Homography transformation has an essential relationship with special linear group and the embedding Lie algebra structure. Although the Lie algebra representation is elegant, few researchers have established the connection between homography estimation and algebra expression. In this paper, we propose Warped Convolution Networks (WCN) to effectively estimate the homography transformation by SL(3) group and sl(3) algebra with group convolution. To this end, six commutative subgroups within SL(3) group are composed to form a homography transformation. For each subgroup, a warping function is proposed to bridge the Lie algebra structure to its corresponding parameters in tomography. By taking advantage of the warped convolution, homography estimation is formulated into several simple pseudo-translation regressions. By walking along the Lie topology, our proposed WCN is able to learn the features that are invariant to homography transformation. It can be easily plugged into other popular CNN-based methods. Extensive experiments on POT benchmark and MNIST-Proj dataset show that our proposed method is effective for both homography estimation and classification.
• Abstract（参考訳）: ホモグラフ変換は特殊線型群と埋め込みリー代数構造と本質的な関係を持つ。 リー代数の表現はエレガントであるが、ホモグラフィ推定と代数表現の関連性を確立する研究者はほとんどいない。 本稿では,群畳み込みを伴うsl(3)群とsl(3)代数によるホモグラフィ変換を効果的に推定するために,warped convolution networks (wcn)を提案する。 この目的のために、SL(3) 群内の6つの可換部分群はホモグラフィ変換を形成するために構成される。 各部分群に対して、トモグラフィーにおいてリー代数構造を対応するパラメータにブリッジするワープ関数が提案される。 歪んだ畳み込みを利用して、ホモグラフィー推定はいくつかの単純な擬似翻訳回帰に定式化される。 リー位相に沿って歩くことで、提案したWCNはホモグラフィ変換に不変な特徴を学習することができる。 他の一般的なCNNベースのメソッドに簡単にプラグインできる。 POTベンチマークとMNIST-Projデータセットの大規模な実験により,本手法はホモグラフィー推定と分類の両方に有効であることが示された。

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