論文の概要: Real-time Local Feature with Global Visual Information Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10981v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 13:44:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 20:23:56.163568
• Title: Real-time Local Feature with Global Visual Information Enhancement
• Title（参考訳）: グローバルビジュアル情報エンハンスメントを用いたリアルタイムローカル機能
• Authors: Jinyu Miao, Haosong Yue, Zhong Liu, Xingming Wu, Zaojun Fang, Guilin Yang
• Abstract要約: 現在のディープラーニングベースのローカル特徴アルゴリズムは、常に限定的な受容場を持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを利用する。 提案手法では,軽量ネットワークにおいて,グローバルな視覚的手がかりを融合するグローバル拡張モジュールを提案する。 公開ベンチマークの実験では、この提案が視覚的干渉に対してかなりの堅牢性を達成し、同時にリアルタイムに実行できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.640269424085467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Local feature provides compact and invariant image representation for various visual tasks. Current deep learning-based local feature algorithms always utilize convolution neural network (CNN) architecture with limited receptive field. Besides, even with high-performance GPU devices, the computational efficiency of local features cannot be satisfactory. In this paper, we tackle such problems by proposing a CNN-based local feature algorithm. The proposed method introduces a global enhancement module to fuse global visual clues in a light-weight network, and then optimizes the network by novel deep reinforcement learning scheme from the perspective of local feature matching task. Experiments on the public benchmarks demonstrate that the proposal can achieve considerable robustness against visual interference and meanwhile run in real time.
• Abstract（参考訳）: ローカル機能は、様々な視覚タスクに対してコンパクトで不変な画像表現を提供する。 現在のディープラーニングベースのローカル特徴アルゴリズムは、常に限定的な受容場を持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを利用する。 また、高性能GPUデバイスであっても、局所的な特徴の計算効率は満足できない。 本稿では,cnnに基づく局所特徴量アルゴリズムを提案することで,この問題に取り組む。 提案手法では,軽量ネットワーク上でグローバル視覚手がかりを融合するグローバル拡張モジュールを導入し,局所的特徴マッチングタスクの観点から新しい深層強化学習方式によりネットワークを最適化する。 公開ベンチマークの実験では、この提案が視覚的干渉に対してかなりの堅牢性を達成し、同時にリアルタイムに実行できることが示されている。

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