論文の概要: E3CM: Epipolar-Constrained Cascade Correspondence Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16555v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 08:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 15:15:34.305908
• Title: E3CM: Epipolar-Constrained Cascade Correspondence Matching
• Title（参考訳）: E3CM: 極性制約のあるカスケード対応マッチング
• Authors: Chenbo Zhou, Shuai Su, Qijun Chen, Rui Fan
• Abstract要約: 本稿では,新しい明示的プログラミング手法として,エピポーラ制約カスケード対応(E3CM)を導入する。 従来の方法とは異なり、E3CMは事前訓練された畳み込みニューラルネットワークを利用して対応する。 本研究では,E3CMの性能を包括的実験により広範囲に評価し,既存の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.650006628979355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and robust correspondence matching is of utmost importance for various 3D computer vision tasks. However, traditional explicit programming-based methods often struggle to handle challenging scenarios, and deep learning-based methods require large well-labeled datasets for network training. In this article, we introduce Epipolar-Constrained Cascade Correspondence (E3CM), a novel approach that addresses these limitations. Unlike traditional methods, E3CM leverages pre-trained convolutional neural networks to match correspondence, without requiring annotated data for any network training or fine-tuning. Our method utilizes epipolar constraints to guide the matching process and incorporates a cascade structure for progressive refinement of matches. We extensively evaluate the performance of E3CM through comprehensive experiments and demonstrate its superiority over existing methods. To promote further research and facilitate reproducibility, we make our source code publicly available at https://mias.group/E3CM.
• Abstract（参考訳）: 高精度で堅牢な対応マッチングは、様々な3Dコンピュータビジョンタスクにおいて最も重要である。 しかし、従来の明示的なプログラミングベースの手法は、しばしば難しいシナリオに対処するのに苦労し、深層学習ベースの手法では、ネットワークトレーニングのために大きなラベル付きデータセットを必要とする。 本稿では,これらの制約に対処する新しいアプローチであるE3CM(Epipolar-Constrained Cascade Cor correspondingence)を紹介する。 従来の方法とは異なり、e3cmは事前学習された畳み込みニューラルネットワークを利用して対応を一致させる。 提案手法は, エピポーラ制約を利用してマッチングプロセスを導出し, マッチの進行的洗練のためのカスケード構造を組み込む。 我々は,e3cmの性能を包括的実験により広範囲に評価し,既存の手法よりも優れていることを示す。 さらなる研究を促進し再現性を促進するため、ソースコードをhttps://mias.group/E3CMで公開しています。

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