論文の概要: Searching from Area to Point: A Hierarchical Framework for
Semantic-Geometric Combined Feature Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00194v4
- Date: Sun, 2 Jul 2023 03:11:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 13:34:00.005662
- Title: Searching from Area to Point: A Hierarchical Framework for
Semantic-Geometric Combined Feature Matching
- Title（参考訳）: 領域からポイントへの探索:セマンティック・ジオメトリ複合機能マッチングのための階層的フレームワーク
- Authors: Yesheng Zhang, Xu Zhao, Dahong Qian
- Abstract要約: 我々は,特徴的意味領域マッチングを含むマッチング画像領域として,点マッチングの初期探索空間を設定した。
この検索空間は、有意な特徴による点マッチングを好んでおり、最近のTransformerベースのマッチング手法の精度制限を緩和している。
本稿では、画像間のセマンティックな領域マッチングを最初に見つけるために、A2PM(Area to Point Matching)という階層的な特徴マッチングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.297068346634351
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feature matching is a crucial technique in computer vision. A unified
perspective for this task is to treat it as a searching problem, aiming at an
efficient search strategy to narrow the search space to point matches between
images. One of the key aspects of search strategy is the search space, which in
current approaches is not carefully defined, resulting in limited matching
accuracy. This paper, thus, pays attention to the search space and proposes to
set the initial search space for point matching as the matched image areas
containing prominent semantic, named semantic area matches. This search space
favors point matching by salient features and alleviates the accuracy
limitation in recent Transformer-based matching methods. To achieve this search
space, we introduce a hierarchical feature matching framework: Area to Point
Matching (A2PM), to first find semantic area matches between images and later
perform point matching on area matches. We further propose Semantic and
Geometry Area Matching (SGAM) method to realize this framework, which utilizes
semantic prior and geometry consistency to establish accurate area matches
between images. By integrating SGAM with off-the-shelf state-of-the-art
matchers, our method, adopting the A2PM framework, achieves encouraging
precision improvements in massive point matching and pose estimation
experiments.
- Abstract（参考訳）: 特徴マッチングはコンピュータビジョンにおいて重要な技術である。
このタスクの統一的な視点は、検索問題として扱うことであり、画像間の一致点を検索空間を狭める効率的な検索戦略を目指している。
検索戦略の重要な側面の1つは検索空間であり、現在のアプローチでは注意深く定義されていないため、マッチング精度は限られている。
そこで本論文では,探索空間に注意を払って,特徴的意味領域マッチングを含むマッチング画像領域として,点マッチングの初期探索空間を設定することを提案する。
この探索空間は、突発的な特徴による点マッチングを好み、最近のトランスフォーマーベースのマッチング手法における精度の制限を緩和する。
この検索空間を実現するために、まず、画像間の意味的領域マッチングを見つけ、後にエリアマッチングでポイントマッチングを行うための area to point matching (a2pm) という階層的特徴マッチングフレームワークを導入する。
さらに,画像間の正確な領域マッチングを確立するために,意味的前後整合性と幾何学的一貫性を利用した意味的・幾何学的領域マッチング(sgam)手法を提案する。
SGAMを既製の最先端のマッカーと統合することにより,A2PMフレームワークを応用し,大規模点マッチングにおける精度向上とポーズ推定実験を実現する。
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