論文の概要: Supervised Homography Learning with Realistic Dataset Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15353v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 07:03:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 13:33:13.753369
• Title: Supervised Homography Learning with Realistic Dataset Generation
• Title（参考訳）: 実データ生成による教師付きホログラフィ学習
• Authors: Hai Jiang, Haipeng Li, Songchen Han, Haoqiang Fan, Bing Zeng, Shuaicheng Liu
• Abstract要約: 生成フェーズとトレーニングフェーズの2つのフェーズからなる反復的なフレームワークを提案する。 生成段階では、ラベルのない画像対が与えられた場合、事前に推定された支配的な平面マスクとペアのホモグラフィを利用する。 トレーニングフェーズでは、生成されたデータを使用して、教師付きホモグラフィネットワークをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.03434588161116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an iterative framework, which consists of two phases: a generation phase and a training phase, to generate realistic training data and yield a supervised homography network. In the generation phase, given an unlabeled image pair, we utilize the pre-estimated dominant plane masks and homography of the pair, along with another sampled homography that serves as ground truth to generate a new labeled training pair with realistic motion. In the training phase, the generated data is used to train the supervised homography network, in which the training data is refined via a content consistency module and a quality assessment module. Once an iteration is finished, the trained network is used in the next data generation phase to update the pre-estimated homography. Through such an iterative strategy, the quality of the dataset and the performance of the network can be gradually and simultaneously improved. Experimental results show that our method achieves state-of-the-art performance and existing supervised methods can be also improved based on the generated dataset. Code and dataset are available at https://github.com/megvii-research/RealSH.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成フェーズとトレーニングフェーズという2つのフェーズからなる反復的なフレームワークを提案し,現実的なトレーニングデータを生成し,教師付きホモグラフィネットワークを生成する。 生成段階では、ラベルなしのイメージペアが与えられたとき、事前に見積もられた支配的平面マスクとペアのホモグラフィと、新たなラベル付きトレーニングペアをリアルな動きで生成するために基底真理として機能する別のサンプル化されたホモグラフィを利用する。 トレーニングフェーズでは、生成されたデータは、コンテンツ一貫性モジュールと品質評価モジュールを介してトレーニングデータを洗練した教師付きホモグラフィネットワークのトレーニングに使用される。 イテレーションが完了すると、トレーニングされたネットワークは、事前に見積もられたホモグラフィを更新するために、次のデータ生成フェーズで使用される。 このような反復戦略により、データセットの品質とネットワークの性能を徐々に同時に改善することができる。 実験の結果,本手法は最先端の性能を実現し,生成したデータセットに基づいて既存の教師あり手法も改善できることがわかった。 コードとデータセットはhttps://github.com/megvii-research/realshで入手できる。

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