論文の概要: Occ$^2$Net: Robust Image Matching Based on 3D Occupancy Estimation for Occluded Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16160v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 13:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-03 21:22:25.275674
• Title: Occ$^2$Net: Robust Image Matching Based on 3D Occupancy Estimation for Occluded Regions
• Title（参考訳）: Occ$^2$Net: Occluded領域の3次元占有率推定に基づくロバスト画像マッチング
• Authors: Miao Fan, Mingrui Chen, Chen Hu, Shuchang Zhou
• Abstract要約: Occ$2$Netは、3D占有率を用いて閉塞関係をモデル化し、閉塞領域の一致点を推測する画像マッチング手法である。 本手法は実世界とシミュレーションデータセットの両方で評価し,いくつかの指標における最先端手法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.217367037250296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image matching is a fundamental and critical task in various visual applications, such as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and image retrieval, which require accurate pose estimation. However, most existing methods ignore the occlusion relations between objects caused by camera motion and scene structure. In this paper, we propose Occ$^2$Net, a novel image matching method that models occlusion relations using 3D occupancy and infers matching points in occluded regions. Thanks to the inductive bias encoded in the Occupancy Estimation (OE) module, it greatly simplifies bootstrapping of a multi-view consistent 3D representation that can then integrate information from multiple views. Together with an Occlusion-Aware (OA) module, it incorporates attention layers and rotation alignment to enable matching between occluded and visible points. We evaluate our method on both real-world and simulated datasets and demonstrate its superior performance over state-of-the-art methods on several metrics, especially in occlusion scenarios.
• Abstract（参考訳）: 画像マッチングは、同時ローカライゼーションとマッピング(slam)や、正確なポーズ推定を必要とする画像検索など、様々な視覚アプリケーションにおいて、基本的かつ重要なタスクである。 しかし,既存の手法ではカメラの動きとシーン構造の関係は無視されている。 本稿では,3次元占有率を用いて咬合関係をモデル化し,閉塞領域におけるマッチング点を推定する新しい画像マッチング手法であるocc$^2$netを提案する。 occupancy estimation (oe)モジュールにエンコードされた帰納的バイアスのおかげで、複数のビューからの情報を統合できるマルチビューの一貫性のある3d表現のブートストラップが大幅に簡単になる。 Occlusion-Aware (OA)モジュールと組み合わせて、注意層と回転アライメントを組み込んで、閉塞点と可視点のマッチングを可能にする。 提案手法は実世界およびシミュレーションデータセットの両方で評価し,いくつかの指標,特に閉塞シナリオにおける最先端手法よりも優れた性能を示す。

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