論文の概要: GMTR: Graph Matching Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08141v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 13:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:16:42.514914
• Title: GMTR: Graph Matching Transformers
• Title（参考訳）: GMTR:グラフマッチング変換器
• Authors: Jinpei Guo, Shaofeng Zhang, Runzhong Wang, Chang Liu, Junchi Yan
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)は近年,物体検出やセグメンテーション以外の視覚的マッチングに使用されている。 我々は,空間情報抽出の高速化を目的として,クロスアテンションモジュールとキーポイントに基づく中心作物戦略を採用した textbfQueryTrans (Query Transformer) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.8546470812683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision transformers (ViTs) have recently been used for visual matching beyond object detection and segmentation. However, the original grid dividing strategy of ViTs neglects the spatial information of the keypoints, limiting the sensitivity to local information. Therefore, we propose \textbf{QueryTrans} (Query Transformer), which adopts a cross-attention module and keypoints-based center crop strategy for better spatial information extraction. We further integrate the graph attention module and devise a transformer-based graph matching approach \textbf{GMTR} (Graph Matching TRansformers) whereby the combinatorial nature of GM is addressed by a graph transformer neural GM solver. On standard GM benchmarks, GMTR shows competitive performance against the SOTA frameworks. Specifically, on Pascal VOC, GMTR achieves $\mathbf{83.6\%}$ accuracy, $\mathbf{0.9\%}$ higher than the SOTA framework. On Spair-71k, GMTR shows great potential and outperforms most of the previous works. Meanwhile, on Pascal VOC, QueryTrans improves the accuracy of NGMv2 from $80.1\%$ to $\mathbf{83.3\%}$, and BBGM from $79.0\%$ to $\mathbf{84.5\%}$. On Spair-71k, QueryTrans improves NGMv2 from $80.6\%$ to $\mathbf{82.5\%}$, and BBGM from $82.1\%$ to $\mathbf{83.9\%}$. Source code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器(ViT)は近年,物体検出やセグメンテーション以外の視覚的マッチングに使用されている。 しかし、VTTの元々のグリッド分割戦略はキーポイントの空間情報を無視し、ローカル情報に対する感度を制限する。 そこで本稿では,クロスアテンションモジュールとキーポイントに基づく中心作物戦略を用いた空間情報抽出手法を応用した,\textbf{querytrans} (query transformer)を提案する。 さらに、グラフアテンションモジュールを統合して、グラフ変換器ニューラルGMソルバによってGMの組合せの性質に対処する、変換器ベースのグラフマッチングアプローチ \textbf{GMTR} (Graph Matching TRansformers) を考案する。 gm標準ベンチマークでは、gmtrはsataフレームワークに対する競争力を示している。 具体的には、Pascal VOCでは、GMTRはSOTAフレームワークよりも$\mathbf{83.6\%}$精度$\mathbf{0.9\%}$高い。 spair-71kではgmtrは大きな可能性を示し、以前の作品のほとんどを上回っている。 一方、Pascal VOCでは、QueryTransはNGMv2の精度を80.1\%$から$\mathbf{83.3\%}$に改善し、BBGMは79.0\%$から$\mathbf{84.5\%}$に改善した。 spair-71kでは、querytransはngmv2を$0.6\%$から$\mathbf{82.5\%}$に、bbgmを$22.1\%$から$\mathbf{83.9\%}$に改善する。 ソースコードは公開される予定だ。

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