論文の概要: Learnable Graph Matching: A Practical Paradigm for Data Association
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15414v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 17:39:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 14:08:21.364508
- Title: Learnable Graph Matching: A Practical Paradigm for Data Association
- Title（参考訳）: 学習可能なグラフマッチング: データアソシエーションのための実践的パラダイム
- Authors: Jiawei He, Zehao Huang, Naiyan Wang, Zhaoxiang Zhang
- Abstract要約: データアソシエーションは、複数のオブジェクト追跡、画像マッチング、ポイントクラウド登録など、多くのコンピュータビジョンタスクの中核にある。
既存の手法は通常、ネットワークフローの最適化、双方向マッチング、エンドツーエンドの学習によって、データアソシエーションの問題を解決する。
本稿では,これらの問題に対処する一般的な学習可能なグラフマッチング法を提案する。特に,ビュー内関係を非方向性グラフとしてモデル化し,データアソシエーションがグラフ間の一般的なグラフマッチング問題となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.00157468894707
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data association is at the core of many computer vision tasks, e.g., multiple
object tracking, image matching, and point cloud registration. Existing methods
usually solve the data association problem by network flow optimization,
bipartite matching, or end-to-end learning directly. Despite their popularity,
we find some defects of the current solutions: they mostly ignore the
intra-view context information; besides, they either train deep association
models in an end-to-end way and hardly utilize the advantage of
optimization-based assignment methods, or only use an off-the-shelf neural
network to extract features. In this paper, we propose a general learnable
graph matching method to address these issues. Especially, we model the
intra-view relationships as an undirected graph. Then data association turns
into a general graph matching problem between graphs. Furthermore, to make
optimization end-to-end differentiable, we relax the original graph matching
problem into continuous quadratic programming and then incorporate training
into a deep graph neural network with KKT conditions and implicit function
theorem. In MOT task, our method achieves state-of-the-art performance on
several MOT datasets. For image matching, our method outperforms
state-of-the-art methods with half training data and iterations on a popular
indoor dataset, ScanNet. Code will be available at
https://github.com/jiaweihe1996/GMTracker.
- Abstract（参考訳）: データアソシエーションは、複数のオブジェクト追跡、画像マッチング、ポイントクラウド登録など、多くのコンピュータビジョンタスクの中核にある。
既存の手法は通常、ネットワークフローの最適化、二部間マッチング、エンドツーエンドの学習によってデータアソシエーション問題を解決する。
彼らの人気にもかかわらず、現在のソリューションにはいくつかの欠点がある。それらは主にビュー内コンテキスト情報を無視している。また、エンドツーエンドでディープアソシエーションモデルをトレーニングするか、最適化ベースの割り当てメソッドの利点をほとんど利用していないか、あるいは、オフ・ザ・シェルフのニューラルネットワークを使用して機能を抽出する。
本稿では,これらの問題に対処するために,一般学習可能なグラフマッチング手法を提案する。
特に、ビュー内関係を無向グラフとしてモデル化する。
そして、データアソシエーションはグラフ間の一般的なグラフマッチング問題となる。
さらに、エンドツーエンドの微分を可能にするため、元のグラフマッチング問題を2次連続プログラミングに緩和し、KKT条件と暗黙関数定理を備えたディープグラフニューラルネットワークにトレーニングを組み込む。
MOTタスクでは,複数のMOTデータセット上での最先端性能を実現する。
画像マッチングでは,一般的な屋内データセットであるscannet上で,半分のトレーニングデータとイテレーションで最先端の手法を上回っている。
コードはhttps://github.com/jiaweihe1996/gmtrackerで入手できる。
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