論文の概要: Unsupervised Deep Graph Matching Based on Cycle Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08930v4
• Date: Tue, 1 Aug 2023 07:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:09:08.885901
• Title: Unsupervised Deep Graph Matching Based on Cycle Consistency
• Title（参考訳）: サイクル一貫性に基づく教師なしディープグラフマッチング
• Authors: Siddharth Tourani, Carsten Rother and Muhammad Haris Khan and Bogdan Savchynskyy
• Abstract要約: 我々は,教師なし深度グラフマッチングの疎密な領域と,画像のキーポイントマッチングへの応用に寄与する。 提案手法では,鍵点対間の真理対応は不要である。 同じ対象カテゴリの画像間のマッチングの一貫性を強制することで、自己教師される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.32524007071603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We contribute to the sparsely populated area of unsupervised deep graph matching with application to keypoint matching in images. Contrary to the standard \emph{supervised} approach, our method does not require ground truth correspondences between keypoint pairs. Instead, it is self-supervised by enforcing consistency of matchings between images of the same object category. As the matching and the consistency loss are discrete, their derivatives cannot be straightforwardly used for learning. We address this issue in a principled way by building our method upon the recent results on black-box differentiation of combinatorial solvers. This makes our method exceptionally flexible, as it is compatible with arbitrary network architectures and combinatorial solvers. Our experimental evaluation suggests that our technique sets a new state-of-the-art for unsupervised graph matching.
• Abstract（参考訳）: 我々は,教師なし深度グラフマッチングの疎密な領域と,画像のキーポイントマッチングへの応用に寄与する。 標準の \emph{supervised} アプローチとは対照的に、本手法ではキーポイント対間の基底真理対応は不要である。 代わりに、同じオブジェクトカテゴリの画像間のマッチングの一貫性を強制することにより、自己監視される。 マッチングと一貫性損失は離散的であるため、それらの微分は直接学習には使用できない。 組合せ解のブラックボックス微分に関する最近の結果に基づいて,本手法を原理的に構築することにより,この問題に対処する。 この手法は任意のネットワークアーキテクチャや組合せ解法と互換性があるため,非常に柔軟である。 実験により,本手法は教師なしグラフマッチングのための新しい最先端技術であることがわかった。

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