論文の概要: Fully Differentiable RANSAC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13185v1
- Date: Mon, 26 Dec 2022 15:13:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 14:52:00.335874
- Title: Fully Differentiable RANSAC
- Title（参考訳）: 完全微分可能なRANSAC
- Authors: Tong Wei, Yash Patel, Jiri Matas, Daniel Barath
- Abstract要約: $nabla$-RANSAC は入力データポイントの不整合確率を予測し、ガイド付きサンプルの予測を利用し、モデルパラメータを推定する。
$nabla$-RANSACは、幾何学的推定パイプラインのエンドツーエンドトレーニングを最初にアンロックする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.958161987394455
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose the fully differentiable $\nabla$-RANSAC.It predicts the inlier
probabilities of the input data points, exploits the predictions in a guided
sampler, and estimates the model parameters (e.g., fundamental matrix) and its
quality while propagating the gradients through the entire procedure. The
random sampler in $\nabla$-RANSAC is based on a clever re-parametrization
strategy, i.e.\ the Gumbel Softmax sampler, that allows propagating the
gradients directly into the subsequent differentiable minimal solver. The model
quality function marginalizes over the scores from all models estimated within
$\nabla$-RANSAC to guide the network learning accurate and useful
probabilities.$\nabla$-RANSAC is the first to unlock the end-to-end training of
geometric estimation pipelines, containing feature detection, matching and
RANSAC-like randomized robust estimation. As a proof of its potential, we train
$\nabla$-RANSAC together with LoFTR, i.e. a recent detector-free feature
matcher, to find reliable correspondences in an end-to-end manner. We test
$\nabla$-RANSAC on a number of real-world datasets on fundamental and essential
matrix estimation. It is superior to the state-of-the-art in terms of accuracy
while being among the fastest methods. The code and trained models will be made
public.
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では,入力データ点の異常確率を予測し,誘導サンプラーの予測を活用し,モデルパラメータ(基本行列など)とその品質を推定し,手続き全体の勾配を伝播する。
$\nabla$-RANSACのランダムサンプリングは、利口な再パラメータ化戦略、すなわちGumbel Softmaxサンプルに基づいており、これにより勾配を直接、微分可能な最小解法へと伝播することができる。
モデル品質関数は、$\nabla$-RANSACで見積もるすべてのモデルのスコアから、ネットワーク学習の正確かつ有用な確率を導出する。
$\nabla$-RANSACは、幾何学的推定パイプラインのエンドツーエンドトレーニングを最初にアンロックし、特徴検出、マッチング、RANSAC風のランダム化ロバスト推定を含む。
その可能性の証明として、我々はLoFTR、すなわち最近の検出器なし特徴整合器と共に$\nabla$-RANSACを訓練し、エンドツーエンドで信頼できる対応を見つける。
基本的および本質的な行列推定に基づいて,多数の実世界のデータセット上で$\nabla$-RANSACをテストする。
精度の面では最先端の手法よりも優れているが、最速の手法である。
コードとトレーニングされたモデルは公開されます。
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