論文の概要: Image Matching by Bare Homography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08946v1
• Date: Mon, 15 May 2023 18:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 17:32:38.885532
• Title: Image Matching by Bare Homography
• Title（参考訳）: Bare Homography による画像マッチング
• Authors: Fabio Bellavia
• Abstract要約: 本稿では、シーンを粗い局所的な重なり合う平面としてモデル化する、新しい非深度画像マッチングフレームワークであるSlimeを提案する。 スライムは、シーンのほぼ平面領域に関連するマッチを選択的に検出し、拡大し、マージし、洗練する。 本稿では、エンドツーエンドのディープネットワークとハイブリッドパイプラインで表現される画像マッチングにおける最近の最先端画像の比較分析について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.396288020763144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents Slime, a novel non-deep image matching framework which models the scene as rough local overlapping planes. This intermediate representation sits in-between the local affine approximation of the keypoint patches and the global matching based on both geometrical and similarity constraints, providing a progressive pruning of the correspondences, as planes are easier to handle with respect to general scenes. Slime proceeds by selectively detect, expand, merge and refine the matches associated to almost-planar areas of the scene by exploiting homography constraints. As a result, both the coverage and stability of correct matches over the scene are amplified, allowing traditional hybrid matching pipelines to make up lost ground against recent end-to-end deep matching methods. In addition, the paper gives a thorough comparative analysis of recent state-of-the-art in image matching represented by end-to-end deep networks and hybrid pipelines. The evaluation considers both planar and non-planar scenes, taking into account critical and challenging scenarios including abrupt temporal image changes and strong variations in relative image rotations. According to this analysis, although the impressive progress done in this field, there is still a wide room for improvements to be investigated in future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーンを粗い局所重なり面としてモデル化する,新しい非奥行き画像マッチングフレームワークslimeを提案する。 この中間表現は、キーポイントパッチの局所アフィン近似と幾何学的および類似性の制約に基づく大域的マッチングの間に位置し、一般的なシーンに関して平面が扱いやすいので、対応の漸進的プルーニングを提供する。 スライムは、ホモグラフィ制約を利用して、シーンのほぼ平面領域に関連するマッチを選択的に検出し、拡張し、マージし、洗練する。 その結果、シーン上の正しいマッチングのカバレッジと安定性の両方が増幅され、従来のハイブリッドマッチングパイプラインは、最近のエンドツーエンドのディープマッチングメソッドに対して、失地を補うことができる。 さらに、エンドツーエンドのディープ・ネットワークとハイブリッド・パイプラインで表現される画像マッチングにおける最近の最先端画像の比較分析を行った。 この評価は、急激な時間変化や相対的な画像回転の強い変動など、批判的かつ困難なシナリオを考慮して、平面と非平面の両方を考慮する。 この分析によれば、この分野における印象的な進歩にもかかわらず、今後の研究で検討すべき改善の余地は広い。

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