論文の概要: LGFCTR: Local and Global Feature Convolutional Transformer for Image Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17571v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 12:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 21:31:52.770606
• Title: LGFCTR: Local and Global Feature Convolutional Transformer for Image Matching
• Title（参考訳）: LGFCTR:画像マッチングのためのローカルおよびグローバルな特徴畳み込み変換器
• Authors: Wenhao Zhong and Jie Jiang
• Abstract要約: 局所的文脈とグローバル構造の両方を捉えるために,新しい畳み込み変換器を提案する。 普遍的なFPNライクなフレームワークは、トランスフォーマーによるクロスデコーダと同様に、自己エンコーダ内のグローバル構造をキャプチャする。 新たなレグレッションベースのサブピクセルリファインメントモジュールは、微粒なウィンドウ特徴を微粒な位置ずれレグレッションに活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.503217766507584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image matching that finding robust and accurate correspondences across images is a challenging task under extreme conditions. Capturing local and global features simultaneously is an important way to mitigate such an issue but recent transformer-based decoders were still stuck in the issues that CNN-based encoders only extract local features and the transformers lack locality. Inspired by the locality and implicit positional encoding of convolutions, a novel convolutional transformer is proposed to capture both local contexts and global structures more sufficiently for detector-free matching. Firstly, a universal FPN-like framework captures global structures in self-encoder as well as cross-decoder by transformers and compensates local contexts as well as implicit positional encoding by convolutions. Secondly, a novel convolutional transformer module explores multi-scale long range dependencies by a novel multi-scale attention and further aggregates local information inside dependencies for enhancing locality. Finally, a novel regression-based sub-pixel refinement module exploits the whole fine-grained window features for fine-level positional deviation regression. The proposed method achieves superior performances on a wide range of benchmarks. The code will be available on https://github.com/zwh0527/LGFCTR.
• Abstract（参考訳）: 画像間の堅牢で正確な対応を見つけることは、極端な条件下での課題である。 しかし、最近のトランスフォーマーベースのデコーダは、CNNベースのエンコーダがローカル機能のみを抽出し、トランスフォーマーがローカリティを欠いている問題にまだ立ち往生している。 畳み込みの局所性と暗黙的な位置符号化にインスパイアされた新しい畳み込み変換器が提案され、局所的文脈とグローバル構造の両方を検知不要なマッチングに十分な精度で捉えることができる。 まず、ユニバーサルなfpnライクなフレームワークは、自己エンコーダのグローバル構造とトランスフォーマーによるクロスデコーダをキャプチャし、畳み込みによる暗黙的な位置符号化とローカルコンテキストを補償する。 第二に,新しい畳み込みトランスモジュールは,新しいマルチスケールの注意によって,多スケールの長距離依存性を探索し,さらに局所性を高めるために,依存関係内の局所情報を集約する。 最後に、新しいレグレッションベースのサブピクセルリファインメントモジュールは、微細な位置ずれのレグレッションのために、きめ細かなウィンドウ特徴をすべて活用する。 提案手法は,幅広いベンチマークにおいて優れた性能を示す。 コードはhttps://github.com/zwh0527/LGFCTRで入手できる。

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