論文の概要: AffineGlue: Joint Matching and Robust Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15381v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 08:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 13:24:07.274325
• Title: AffineGlue: Joint Matching and Robust Estimation
• Title（参考訳）: AffineGlue:ジョイントマッチングとロバスト推定
• Authors: Daniel Barath, Dmytro Mishkin, Luca Cavalli, Paul-Edouard Sarlin, Petr Hruby, Marc Pollefeys
• Abstract要約: AffineGlue, 連立2視点特徴マッチングとロバストな推定法を提案する。 AffineGlueは、最小限のモデルを推定するために、1対多の対応から潜在的なマッチを選択する。 ガイドマッチングはモデルと一致した一致を見つけるために使用され、1対1の一致の曖昧さに悩まされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.04609046690913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose AffineGlue, a method for joint two-view feature matching and robust estimation that reduces the combinatorial complexity of the problem by employing single-point minimal solvers. AffineGlue selects potential matches from one-to-many correspondences to estimate minimal models. Guided matching is then used to find matches consistent with the model, suffering less from the ambiguities of one-to-one matches. Moreover, we derive a new minimal solver for homography estimation, requiring only a single affine correspondence (AC) and a gravity prior. Furthermore, we train a neural network to reject ACs that are unlikely to lead to a good model. AffineGlue is superior to the SOTA on real-world datasets, even when assuming that the gravity direction points downwards. On PhotoTourism, the AUC@10{\deg} score is improved by 6.6 points compared to the SOTA. On ScanNet, AffineGlue makes SuperPoint and SuperGlue achieve similar accuracy as the detector-free LoFTR.
• Abstract（参考訳）: AffineGlueは, 単一点最小解法を用いることにより, 問題の組合せ複雑性を低減する2視点特徴マッチングとロバストな推定法である。 AffineGlueは、最小限のモデルを推定するために、1対多の対応から潜在的なマッチを選択する。 ガイドマッチングはモデルと一致した一致を見つけるために使用され、1対1の一致の曖昧さに悩まされる。 さらに、ホモグラフィ推定のための新しい最小解法を導出し、単一のアフィン対応 (ac) と重力前置のみを必要とする。 さらに、良いモデルにつながる可能性が低い交流を拒否するためにニューラルネットワークを訓練する。 AffineGlueは、重力方向が下向きだと仮定しても、現実世界のデータセットのSOTAよりも優れている。 PhotoTourismでは、AUC@10{\deg}スコアはSOTAに比べて6.6ポイント改善されている。 ScanNetでは、AffineGlueはSuperPointとSuperGlueを検出器フリーのLoFTRと同様の精度で実現している。

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