論文の概要: Analyzing the Domain Shift Immunity of Deep Homography Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09976v2
• Date: Wed, 29 Nov 2023 21:25:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 20:45:27.230487
• Title: Analyzing the Domain Shift Immunity of Deep Homography Estimation
• Title（参考訳）: 深部ホログラフィー推定における領域シフト免疫の解析
• Authors: Mingzhen Shao, Tolga Tasdizen, Sarang Joshi
• Abstract要約: CNNによるホモグラフィー推定モデルは、ドメインシフトに対する特異な免疫性を示す。 本研究は,ドメインシフトに対する様々な深層ホモグラフィ推定モデルのレジリエンスについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4607247979144045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Homography estimation serves as a fundamental technique for image alignment in a wide array of applications. The advent of convolutional neural networks has introduced learning-based methodologies that have exhibited remarkable efficacy in this realm. Yet, the generalizability of these approaches across distinct domains remains underexplored. Unlike other conventional tasks, CNN-driven homography estimation models show a distinctive immunity to domain shifts, enabling seamless deployment from one dataset to another without the necessity of transfer learning. This study explores the resilience of a variety of deep homography estimation models to domain shifts, revealing that the network architecture itself is not a contributing factor to this remarkable adaptability. By closely examining the models' focal regions and subjecting input images to a variety of modifications, we confirm that the models heavily rely on local textures such as edges and corner points for homography estimation. Moreover, our analysis underscores that the domain shift immunity itself is intricately tied to the utilization of these local textures.
• Abstract（参考訳）: ホログラフィー推定は、幅広いアプリケーションにおける画像アライメントの基本的な技術として機能する。 畳み込みニューラルネットワークの出現は、この領域で顕著な効果を示す学習ベースの方法論を導入してきた。 しかし、これらのアプローチの異なる領域にわたる一般化性はいまだに未解明である。 他の従来のタスクとは異なり、cnnによるホモグラフィ推定モデルでは、ドメインシフトに対する独特の免責を示し、転送学習を必要とせずに、データセットから別のデータへのシームレスな展開を可能にする。 本研究では、ドメインシフトに対する様々な深層ホモグラフィー推定モデルのレジリエンスについて検討し、ネットワークアーキテクチャ自体がこの顕著な適応性に寄与しないことを示した。 モデルの焦点領域を精査し、入力画像に様々な修正を加えることにより、モデルがホモグラフィ推定のためにエッジやコーナーポイントといった局所的なテクスチャに大きく依存していることを確認した。 さらに,本分析は,ドメインシフト免疫自体が局所的なテクスチャの利用と密接に結びついていることを示す。

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