論文の概要: NeSS-ST: Detecting Good and Stable Keypoints with a Neural Stability Score and the Shi-Tomasi Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01069v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:04:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:30:50.335686
• Title: NeSS-ST: Detecting Good and Stable Keypoints with a Neural Stability Score and the Shi-Tomasi Detector
• Title（参考訳）: NeSS-ST:ニューラル安定スコアとシトマシ検出器による良質かつ安定なキーポイントの検出
• Authors: Konstantin Pakulev, Alexander Vakhitov, Gonzalo Ferrer,
• Abstract要約: 我々は,シトマイ検出器によって提供される基本的かつ局所化されたキーポイントに基づいて,ニューラルネットワークを学習し,安定性スコアを介して優れた特徴点を選択する。 We evaluate NeSS-ST on HPatches, ScanNet, MegaDepth and IMC-PT showed-of-the-art performance and good generalization on downstream task。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.82616806880012
• License:
• Abstract: Learning a feature point detector presents a challenge both due to the ambiguity of the definition of a keypoint and, correspondingly, the need for specially prepared ground truth labels for such points. In our work, we address both of these issues by utilizing a combination of a hand-crafted Shi-Tomasi detector, a specially designed metric that assesses the quality of keypoints, the stability score (SS), and a neural network. We build on the principled and localized keypoints provided by the Shi-Tomasi detector and learn the neural network to select good feature points via the stability score. The neural network incorporates the knowledge from the training targets in the form of the neural stability score (NeSS). Therefore, our method is named NeSS-ST since it combines the Shi-Tomasi detector and the properties of the neural stability score. It only requires sets of images for training without dataset pre-labeling or the need for reconstructed correspondence labels. We evaluate NeSS-ST on HPatches, ScanNet, MegaDepth and IMC-PT demonstrating state-of-the-art performance and good generalization on downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 特徴点検出器の学習は、キーポイントの定義の曖昧さとそれに対応するために特別に作成された基底真理ラベルの必要性の両方から課題を提示する。 本研究は,キーポイントの品質,安定性スコア(SS),ニューラルネットワークなどを評価する特別に設計された指標である手作りのシトマシ検出器を組み合わせることで,これらの課題に対処する。 我々は,シトマイ検出器によって提供される基本的かつ局所化されたキーポイントに基づいて,ニューラルネットワークを学習し,安定性スコアを介して優れた特徴点を選択する。 ニューラルネットワークは、トレーニング対象からの知識を、ニューラルネットワーク安定性スコア(NeSS)の形式で組み込む。 そこで本手法は,シトマシ検出器と神経安定性スコアの特性を組み合わせたNeSS-STと命名された。 データセットの事前ラベルや、再構成された対応ラベルを必要としない、トレーニング用のイメージセットのみを必要とする。 We evaluate NeSS-ST on HPatches, ScanNet, MegaDepth and IMC-PT showed-of-the-art performance and good generalization on downstream task。

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