論文の概要: CornerFormer: Boosting Corner Representation for Fine-Grained Structured Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07072v3
• Date: Sat, 22 Apr 2023 08:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 11:19:50.447067
• Title: CornerFormer: Boosting Corner Representation for Fine-Grained Structured Reconstruction
• Title（参考訳）: cornerformer: きめ細かい構造再構築のためのコーナー表現の強化
• Authors: Hongbo Tian and Yulong Li and Linzhi Huang and Yue Yang and Xiangang Li and Weihong Deng
• Abstract要約: 構造復元のための改良されたコーナー表現法を提案する。 隣接する角や小さな縁など、きめ細かい構造を再構築する方がよい。 コーナーでは+1.9%@F-1、エッジでは+3.0%@F-1である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.11997359983674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structured reconstruction is a non-trivial dense prediction problem, which extracts structural information (\eg, building corners and edges) from a raster image, then reconstructs it to a 2D planar graph accordingly. Compared with common segmentation or detection problems, it significantly relays on the capability that leveraging holistic geometric information for structural reasoning. Current transformer-based approaches tackle this challenging problem in a two-stage manner, which detect corners in the first model and classify the proposed edges (corner-pairs) in the second model. However, they separate two-stage into different models and only share the backbone encoder. Unlike the existing modeling strategies, we present an enhanced corner representation method: 1) It fuses knowledge between the corner detection and edge prediction by sharing feature in different granularity; 2) Corner candidates are proposed in four heatmap channels w.r.t its direction. Both qualitative and quantitative evaluations demonstrate that our proposed method can better reconstruct fine-grained structures, such as adjacent corners and tiny edges. Consequently, it outperforms the state-of-the-art model by +1.9\%@F-1 on Corner and +3.0\%@F-1 on Edge.
• Abstract（参考訳）: 構造化再構成は非自明な密集した予測問題であり、ラスター画像から構造情報(例えば、建物角とエッジ)を抽出し、それを2次元平面グラフに再構成する。 一般的なセグメンテーションや検出問題と比較すると、構造的推論に全体幾何学的情報を活用する能力に大きく依存する。 現在の変圧器ベースのアプローチは、第1モデルのコーナーを検出し、第2モデルのエッジ(コーナーペア)を分類する、2段階的な方法でこの問題に取り組む。 しかし、2段階を異なるモデルに分離し、バックボーンエンコーダのみを共有する。 既存のモデリング戦略と異なり,コーナー表現法が強化されている。 1) 異なる粒度で特徴を共有することにより,コーナー検出とエッジ予測の知識を融合させる。 2)角膜候補は4つの熱マップチャネルにおいてその方向を示す。 質的および定量的評価により,提案手法は隣接する角や微小な縁などの細粒構造をよりよく再構成できることが証明された。 その結果、Cornerでは+1.9\%@F-1、Edgeでは+3.0\%@F-1で最先端モデルより優れている。

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