論文の概要: Planar Object Tracking via Weighted Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10057v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 15:02:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 13:27:06.511753
• Title: Planar Object Tracking via Weighted Optical Flow
• Title（参考訳）: 重み付き光流による平面物体追跡
• Authors: Jonas Serych, Jiri Matas
• Abstract要約: 本研究では,平面物体追跡のための新しい手法を提案する。 この方法は、密度の高い光フローを活用し、各光フロー対応に重みを割り当てる新しいモジュールを使用し、重み付き最小二乗によるホモグラフィーを、完全に微分可能な方法で推定する。 提案した重み付き光フロートラッカー (WOFT) は, POT-210 と POIC の2つのベンチマーク上での最先端性能を達成し,幅広いシナリオを継続的に追跡する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.93271613326877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose WOFT -- a novel method for planar object tracking that estimates a full 8 degrees-of-freedom pose, i.e. the homography w.r.t. a reference view. The method uses a novel module that leverages dense optical flow and assigns a weight to each optical flow correspondence, estimating a homography by weighted least squares in a fully differentiable manner. The trained module assigns zero weights to incorrect correspondences (outliers) in most cases, making the method robust and eliminating the need of the typically used non-differentiable robust estimators like RANSAC. The proposed weighted optical flow tracker (WOFT) achieves state-of-the-art performance on two benchmarks, POT-210 and POIC, tracking consistently well across a wide range of scenarios.
• Abstract（参考訳）: 我々は、平面物体追跡のための新しい手法であるwoftを提案する。これは8度自由度ポーズを推定するものであり、すなわち、ホモグラフィw.r.t.参照ビューである。 この方法は、密度の高い光フローを活用し、各光フロー対応に重みを割り当てる新しいモジュールを使用し、完全に微分可能な方法で重み付き最小二乗によるホモグラフィを推定する。 訓練されたモジュールは、ほとんどの場合、不正な対応(外れ値)にゼロウェイトを割り当て、メソッドを堅牢にし、一般的に使用されるRANSACのような非微分不可能な頑健な推定器の必要性をなくす。 提案した重み付き光フロートラッカー (WOFT) は, POT-210 と POIC の2つのベンチマークにおける最先端性能を達成し,幅広いシナリオで継続的に追跡する。

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