論文の概要: Generalized Differentiable RANSAC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13185v3
- Date: Fri, 8 Sep 2023 15:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 18:37:24.968844
- Title: Generalized Differentiable RANSAC
- Title（参考訳）: 一般化微分可能RANSAC
- Authors: Tong Wei, Yash Patel, Alexander Shekhovtsov, Jiri Matas, Daniel Barath
- Abstract要約: $nabla$-RANSACは、ランダム化された堅牢な推定パイプライン全体を学ぶことができる、微分可能なRANSACである。
$nabla$-RANSACは、精度という点では最先端のシステムよりも優れているが、精度は低い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.95627475224231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose $\nabla$-RANSAC, a generalized differentiable RANSAC that allows
learning the entire randomized robust estimation pipeline. The proposed
approach enables the use of relaxation techniques for estimating the gradients
in the sampling distribution, which are then propagated through a
differentiable solver. The trainable quality function marginalizes over the
scores from all the models estimated within $\nabla$-RANSAC to guide the
network learning accurate and useful inlier probabilities or to train feature
detection and matching networks. Our method directly maximizes the probability
of drawing a good hypothesis, allowing us to learn better sampling
distributions. We test $\nabla$-RANSAC on various real-world scenarios on
fundamental and essential matrix estimation, and 3D point cloud registration,
outdoors and indoors, with handcrafted and learning-based features. It is
superior to the state-of-the-art in terms of accuracy while running at a
similar speed to its less accurate alternatives. The code and trained models
are available at https://github.com/weitong8591/differentiable_ransac.
- Abstract（参考訳）: 我々は,ランダム化ロバスト推定パイプライン全体を学習可能な一般化微分可能なransacである$\nabla$-ransacを提案する。
提案手法は, サンプル分布の勾配推定に緩和法を応用し, 微分可能な解法で伝播する。
トレーニング可能な品質関数は、$\nabla$-RANSACで見積もるすべてのモデルのスコアをマージして、ネットワーク学習の正確で有用な不整合確率を導いたり、特徴の検出とマッチングネットワークのトレーニングを行う。
本手法は,良い仮説を描く確率を直接最大化し,より良いサンプリング分布を学習できる。
基本的および本質的な行列推定に関する様々な実世界のシナリオで$\nabla$-RANSACをテストし、アウトドアと屋内で3Dポイントクラウドの登録を行い、手作りと学習ベースの機能を提供します。
精度の点で最先端よりも優れており、精度の低い代替品と同じような速度で動作している。
コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/weitong8591/differentiable_ransacで入手できる。
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