論文の概要: DAC: Detector-Agnostic Spatial Covariances for Deep Local Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12250v2
• Date: Tue, 15 Aug 2023 14:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 16:38:59.526190
• Title: DAC: Detector-Agnostic Spatial Covariances for Deep Local Features
• Title（参考訳）: DAC:深部局所特徴に対する検出器非依存空間共分散
• Authors: Javier Tirado-Gar\'in, Frederik Warburg, Javier Civera
• Abstract要約: 現在の深部視覚特徴検出器は検出された特徴の空間的不確かさをモデル化していない。 本稿では,事前訓練したディープ特徴検出器に接続可能な2つのポストホック共分散推定法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.494662473750505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current deep visual local feature detectors do not model the spatial uncertainty of detected features, producing suboptimal results in downstream applications. In this work, we propose two post-hoc covariance estimates that can be plugged into any pretrained deep feature detector: a simple, isotropic covariance estimate that uses the predicted score at a given pixel location, and a full covariance estimate via the local structure tensor of the learned score maps. Both methods are easy to implement and can be applied to any deep feature detector. We show that these covariances are directly related to errors in feature matching, leading to improvements in downstream tasks, including solving the perspective-n-point problem and motion-only bundle adjustment. Code is available at https://github.com/javrtg/DAC
• Abstract（参考訳）: 現在の深部視覚特徴検出器は検出された特徴の空間的不確かさをモデル化せず、下流の応用において最適な結果をもたらす。 本研究では,事前学習済み深部特徴検出器に挿入可能な2つのポストホック共分散推定法を提案する。与えられた画素位置における予測スコアを用いた単純等方共分散推定法と,学習スコアマップの局所構造テンソルによる全共分散推定法を提案する。 どちらの方法も実装が容易で、どんな深い特徴検出器にも適用できる。 これらの共分散は特徴マッチングにおける誤差と直接関連していることを示し、視点n点問題や動きのみのバンドル調整などの下流タスクの改善につながっている。 コードはhttps://github.com/javrtg/DACで入手できる。

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