論文の概要: LightGlue: Local Feature Matching at Light Speed
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13643v1
- Date: Fri, 23 Jun 2023 17:52:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 11:59:08.297260
- Title: LightGlue: Local Feature Matching at Light Speed
- Title（参考訳）: lightglue: 光速での局所的な機能マッチング
- Authors: Philipp Lindenberger, Paul-Edouard Sarlin, Marc Pollefeys
- Abstract要約: 私たちは、画像間の局所的な特徴にマッチする方法を学ぶディープニューラルネットワークであるLightGlueを紹介します。
直感的にマッチングが容易なイメージペアでは、推論の方がはるかに高速です。
これにより、3D再構成のような遅延に敏感なアプリケーションにディープマーカをデプロイするエキサイティングな展望が開ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.54040456404277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce LightGlue, a deep neural network that learns to match local
features across images. We revisit multiple design decisions of SuperGlue, the
state of the art in sparse matching, and derive simple but effective
improvements. Cumulatively, they make LightGlue more efficient - in terms of
both memory and computation, more accurate, and much easier to train. One key
property is that LightGlue is adaptive to the difficulty of the problem: the
inference is much faster on image pairs that are intuitively easy to match, for
example because of a larger visual overlap or limited appearance change. This
opens up exciting prospects for deploying deep matchers in latency-sensitive
applications like 3D reconstruction. The code and trained models are publicly
available at https://github.com/cvg/LightGlue.
- Abstract（参考訳）: 画像の局所的な特徴にマッチするように学習するディープニューラルネットワークであるlightglueを紹介する。
スパースマッチングにおける最先端技術であるSuperGlueの複数の設計決定を再考し、単純だが効果的な改善を導出する。
累積的に、lightglueをより効率的にします - メモリと計算の両面で、より正確で、トレーニングがずっと簡単です。
1つの重要な特性は、LightGlueが問題の難しさに適応していることである。例えば、視覚的な重複や外観の変化の制限により、直感的に一致しやすい画像対に対して、推論がはるかに高速である。
これにより、3D再構成のような遅延に敏感なアプリケーションにディープマーカをデプロイするエキサイティングな展望が開ける。
コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/cvg/LightGlue.comで公開されている。
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