論文の概要: RIFT2: Speeding-up RIFT with A New Rotation-Invariance Technique

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00319v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 08:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:34:51.448551
• Title: RIFT2: Speeding-up RIFT with A New Rotation-Invariance Technique
• Title（参考訳）: RIFT2:回転不変技術を用いた高速化RIFT
• Authors: Jiayuan Li, Pengcheng Shi, Qingwu Hu, and Yongjun Zhang
• Abstract要約: マルチモーダル画像マッチングは,マルチソース画像情報融合のための重要な前提条件である。 本稿では,RIFT2と呼ばれる改良された放射偏光感応性特徴変換法を提案する。 RIFT2 は RIFT と同等の性能を持つと同時に、より高速で、メモリ消費も少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.65905433949223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal image matching is an important prerequisite for multisource image information fusion. Compared with the traditional matching problem, multimodal feature matching is more challenging due to the severe nonlinear radiation distortion (NRD). Radiation-variation insensitive feature transform (RIFT)~\cite{li2019rift} has shown very good robustness to NRD and become a baseline method in multimodal feature matching. However, the high computational cost for rotation invariance largely limits its usage in practice. In this paper, we propose an improved RIFT method, called RIFT2. We develop a new rotation invariance technique based on dominant index value, which avoids the construction process of convolution sequence ring. Hence, it can speed up the running time and reduce the memory consumption of the original RIFT by almost 3 times in theory. Extensive experiments show that RIFT2 achieves similar matching performance to RIFT while being much faster and having less memory consumption. The source code will be made publicly available in \url{https://github.com/LJY-RS/RIFT2-multimodal-matching-rotation}
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル画像マッチングは、多元画像情報融合の重要な前提条件である。 従来のマッチング問題と比較すると,強い非線形放射歪み(NRD)のため,マルチモーダル特徴マッチングは困難である。 放射変量不感性特徴変換(RIFT)~\cite{li2019rift} は、NRDに対して非常に優れたロバスト性を示し、マルチモーダル特徴マッチングにおけるベースライン法となった。 しかし、回転不変性に対する高い計算コストは、実際にの使用を著しく制限する。 本稿では,改良されたRIFT法であるRIFT2を提案する。 本研究では,畳み込み列リングの構成過程を回避し,優性指数値に基づく新しい回転不変性手法を開発した。 これにより、実行時間を短縮し、理論上は元のRIFTのメモリ消費を約3倍削減することができる。 大規模な実験により、RIFT2はRIFTと同等の性能を示しながら、より高速で、メモリ消費も少ないことがわかった。 ソースコードは \url{https://github.com/LJY-RS/RIFT2-multimodal-matching-rotation} で公開されている。

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