論文の概要: PATS: Patch Area Transportation with Subdivision for Local Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07700v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 08:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:59:10.252612
• Title: PATS: Patch Area Transportation with Subdivision for Local Feature Matching
• Title（参考訳）: PATS:地域特徴マッチングのための部分分割型パッチエリア交通
• Authors: Junjie Ni, Yijin Li, Zhaoyang Huang, Hongsheng Li, Hujun Bao, Zhaopeng Cui, Guofeng Zhang
• Abstract要約: 局所特徴マッチングは、一対のイメージ間のスパース対応を確立することを目的としている。 この問題に対処するために,PATS(Patch Area Transportation with Subdivision)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.04263767718656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Local feature matching aims at establishing sparse correspondences between a pair of images. Recently, detectorfree methods present generally better performance but are not satisfactory in image pairs with large scale differences. In this paper, we propose Patch Area Transportation with Subdivision (PATS) to tackle this issue. Instead of building an expensive image pyramid, we start by splitting the original image pair into equal-sized patches and gradually resizing and subdividing them into smaller patches with the same scale. However, estimating scale differences between these patches is non-trivial since the scale differences are determined by both relative camera poses and scene structures, and thus spatially varying over image pairs. Moreover, it is hard to obtain the ground truth for real scenes. To this end, we propose patch area transportation, which enables learning scale differences in a self-supervised manner. In contrast to bipartite graph matching, which only handles one-to-one matching, our patch area transportation can deal with many-to-many relationships. PATS improves both matching accuracy and coverage, and shows superior performance in downstream tasks, such as relative pose estimation, visual localization, and optical flow estimation. The source code will be released to benefit the community.
• Abstract（参考訳）: ローカル機能マッチングは、イメージペア間のスパース対応を確立することを目的としている。 近年,検出不要な手法は一般的に優れた性能を示すが,大規模な差のある画像対では満足できない。 本稿では,この問題を解決するために,PATS(Patch Area Transportation with Subdivision)を提案する。 高価なイメージピラミッドを構築する代わりに、元のイメージペアを同じサイズのパッチに分割し、徐々にサイズを変えて、同じ規模の小さなパッチに分割し始めます。 しかし、相対的なカメラポーズとシーン構造の両方でスケール差が決定されるため、これらのパッチ間のスケール差は自明ではない。 また、実際の場面の根拠となる真理を得ることは困難である。 そこで本研究では,自己教師あり方式でスケール差を学習できるパッチエリア輸送を提案する。 1対1のマッチングのみを扱う2部グラフマッチングとは対照的に、パッチエリアトランスポーテーションは多対多の関係を扱うことができる。 PATSは、マッチング精度とカバレッジの両方を改善し、相対的なポーズ推定、視覚的ローカライゼーション、光フロー推定などの下流タスクにおいて優れた性能を示す。 ソースコードはコミュニティのためにリリースされる予定だ。

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