論文の概要: DGC-GNN: Descriptor-free Geometric-Color Graph Neural Network for 2D-3D Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12547v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 20:21:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 16:13:19.899794
• Title: DGC-GNN: Descriptor-free Geometric-Color Graph Neural Network for 2D-3D Matching
• Title（参考訳）: DGC-GNN:2D-3Dマッチングのための記述子レス幾何色グラフニューラルネットワーク
• Authors: Shuzhe Wang, Juho Kannala, Daniel Barath
• Abstract要約: 視覚ディスクリプタを必要とせず、入力画像中の2Dキーポイントとシーンの3Dポイントクラウドとの直接マッチングが注目度を高めている。 DGC-GNNはGNN(Global-to-local Graph Neural Network)を用いて,鍵点を表すために幾何学的および色彩的手がかりを利用する新しいアルゴリズムである。 我々のグローバル・ローカル・プロシージャはユークリッドと角関係を粗いレベルでエンコードし、局所点マッチングを導く幾何学的埋め込みを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.5244714390078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Direct matching of 2D keypoints in an input image to a 3D point cloud of the scene without requiring visual descriptors has garnered increased interest due to its lower memory requirements, inherent privacy preservation, and reduced need for expensive 3D model maintenance compared to visual descriptor-based methods. However, existing algorithms often compromise on performance, resulting in a significant deterioration compared to their descriptor-based counterparts. In this paper, we introduce DGC-GNN, a novel algorithm that employs a global-to-local Graph Neural Network (GNN) that progressively exploits geometric and color cues to represent keypoints, thereby improving matching robustness. Our global-to-local procedure encodes both Euclidean and angular relations at a coarse level, forming the geometric embedding to guide the local point matching. We evaluate DGC-GNN on both indoor and outdoor datasets, demonstrating that it not only doubles the accuracy of the state-of-the-art descriptor-free algorithm but, also, substantially narrows the performance gap between descriptor-based and descriptor-free methods. The code and trained models will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 入力画像中の2Dキーポイントとシーンの3Dポイントクラウドとの直接マッチングは、視覚ディスクリプタを必要とせず、メモリ要件の低減、固有のプライバシー保護、視覚ディスクリプタベースの方法と比較して高価な3Dモデルのメンテナンスの必要性の低減などにより、関心が高まっている。 しかし、既存のアルゴリズムはしばしば性能を損なうため、記述子ベースのアルゴリズムに比べて大幅に劣化する。 本稿では,グローバル・ローカルなグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいアルゴリズムであるDGC-GNNを紹介する。 我々のグローバル・ローカル・プロシージャはユークリッドと角関係を粗いレベルでエンコードし、局所点マッチングを導く幾何学的埋め込みを形成する。 本研究では,dgc-gnnを屋内と屋外の両方のデータセットで評価し,最先端のディスクリプタフリーアルゴリズムの精度を2倍にするだけでなく,ディスクリプタベースとディスクリプタフリーの方法のパフォーマンスギャップを大幅に狭めることを示した。 コードとトレーニングされたモデルは公開されます。

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