論文の概要: FeatureBooster: Boosting Feature Descriptors with a Lightweight Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15069v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 05:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:39:24.962341
• Title: FeatureBooster: Boosting Feature Descriptors with a Lightweight Neural Network
• Title（参考訳）: FeatureBooster: 軽量ニューラルネットワークによる機能記述の強化
• Authors: Xinjiang Wang, Zeyu Liu, Yu Hu, Wei Xi, Wenxian Yu, Danping Zou
• Abstract要約: 同じ画像内のキーポイントの記述子を改善するために,軽量なネットワークを導入する。 提案するネットワークは、手書きと学習ベースの記述子の両方を増強する。 本手法では,デスクトップGPUでは3.2ms,組み込みGPUでは27msしか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.10404845106396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a lightweight network to improve descriptors of keypoints within the same image. The network takes the original descriptors and the geometric properties of keypoints as the input, and uses an MLP-based self-boosting stage and a Transformer-based cross-boosting stage to enhance the descriptors. The enhanced descriptors can be either real-valued or binary ones. We use the proposed network to boost both hand-crafted (ORB, SIFT) and the state-of-the-art learning-based descriptors (SuperPoint, ALIKE) and evaluate them on image matching, visual localization, and structure-from-motion tasks. The results show that our method significantly improves the performance of each task, particularly in challenging cases such as large illumination changes or repetitive patterns. Our method requires only 3.2ms on desktop GPU and 27ms on embedded GPU to process 2000 features, which is fast enough to be applied to a practical system.
• Abstract（参考訳）: 同じ画像内のキーポイントの記述子を改善するための軽量ネットワークを導入する。 このネットワークは、元の記述子とキーポイントの幾何学的性質を入力とし、MLPベースのセルフブートステージとTransformerベースのクロスブートステージを使用して記述子を強化する。 拡張ディスクリプタは、実数値かバイナリかのいずれかである。 提案するネットワークは,手作り(orb, sift)と最先端学習に基づく記述子(superpoint, 等)の両方を増強し,画像マッチング, 視覚定位, 運動からの構造タスクで評価する。 その結果、特に大きな照明変化や繰り返しパターンなどの困難な場合において、各タスクの性能が著しく向上することが示された。 提案手法では,デスクトップgpuでは3.2ms,組込みgpuでは27msしか必要とせず,実用的なシステムに適用するには十分高速である。

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