論文の概要: Structured Epipolar Matcher for Local Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16646v2
• Date: Tue, 11 Apr 2023 09:09:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 17:41:23.781177
• Title: Structured Epipolar Matcher for Local Feature Matching
• Title（参考訳）: 局所特徴マッチングのための構造付きエピポーラマッチング
• Authors: Jiahao Chang, Jiahuan Yu, Tianzhu Zhang
• Abstract要約: 局所的な特徴マッチングは、テクスチャレスで反復的なパターンのために難しい。 局所的特徴マッチングのための構造的エピポーラマッチング(SEM)を提案する。 SEMは、幾何情報を反復マッチング方式で活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.996313784074225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Local feature matching is challenging due to textureless and repetitive patterns. Existing methods focus on using appearance features and global interaction and matching, while the importance of geometry priors in local feature matching has not been fully exploited. Different from these methods, in this paper, we delve into the importance of geometry prior and propose Structured Epipolar Matcher (SEM) for local feature matching, which can leverage the geometric information in an iterative matching way. The proposed model enjoys several merits. First, our proposed Structured Feature Extractor can model the relative positional relationship between pixels and high-confidence anchor points. Second, our proposed Epipolar Attention and Matching can filter out irrelevant areas by utilizing the epipolar constraint. Extensive experimental results on five standard benchmarks demonstrate the superior performance of our SEM compared to state-of-the-art methods. Project page: https://sem2023.github.io.
• Abstract（参考訳）: 局所的な特徴マッチングは、テクスチャレスで反復的なパターンのため難しい。 既存の手法では外観特徴の使用とグローバルインタラクションとマッチングに重点を置いているが、局所的特徴マッチングにおける幾何学的優先の重要性は十分に活用されていない。 これらの手法と異なり、本論文では、幾何の重要さを掘り下げ、局所的特徴マッチングのための構造的エピポーラマッチング(SEM)を提案し、幾何情報を反復的マッチング方式で活用する。 提案モデルはいくつかのメリットを享受する。 まず,提案する構造化特徴抽出器は,画素と高信頼アンカー点間の相対的な位置関係をモデル化することができる。 第二に、提案したエピポーラ注意とマッチングは、エピポーラ制約を利用して無関係な領域をフィルタリングすることができる。 5つの標準ベンチマークの大規模な実験結果は、最先端の手法と比較してSEMの優れた性能を示している。 プロジェクトページ: https://sem2023.github.io

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