論文の概要: Graph Context Transformation Learning for Progressive Correspondence Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15971v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 09:43:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:35:36.385091
• Title: Graph Context Transformation Learning for Progressive Correspondence Pruning
• Title（参考訳）: プログレッシブ対応プルーニングのためのグラフコンテキスト変換学習
• Authors: Junwen Guo, Guobao Xiao, Shiping Wang, Jun Yu
• Abstract要約: 本稿では,プログレッシブ対応プルーニングのためのコンセンサスガイダンスを行うために,文脈情報を強化するグラフコンテキスト変換ネットワーク(GCT-Net)を提案する。 具体的には、まずグラフネットワークを生成し、次にマルチブランチグラフコンテキストに変換するグラフコンテキストエンハンス変換器を設計する。 そこで本稿では,グラフ・コンテキスト・ガイダンス・トランスフォーマ(Graph Context Guidance Transformer)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.400567961735234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most of existing correspondence pruning methods only concentrate on gathering the context information as much as possible while neglecting effective ways to utilize such information. In order to tackle this dilemma, in this paper we propose Graph Context Transformation Network (GCT-Net) enhancing context information to conduct consensus guidance for progressive correspondence pruning. Specifically, we design the Graph Context Enhance Transformer which first generates the graph network and then transforms it into multi-branch graph contexts. Moreover, it employs self-attention and cross-attention to magnify characteristics of each graph context for emphasizing the unique as well as shared essential information. To further apply the recalibrated graph contexts to the global domain, we propose the Graph Context Guidance Transformer. This module adopts a confident-based sampling strategy to temporarily screen high-confidence vertices for guiding accurate classification by searching global consensus between screened vertices and remaining ones. The extensive experimental results on outlier removal and relative pose estimation clearly demonstrate the superior performance of GCT-Net compared to state-of-the-art methods across outdoor and indoor datasets. The source code will be available at: https://github.com/guobaoxiao/GCT-Net/.
• Abstract（参考訳）: 既存の対応プルーニング手法のほとんどは、そのような情報を利用する効果的な方法を無視しながら、可能な限りコンテキスト情報を集めることに集中している。 本稿では,このジレンマに対処するため,プログレッシブ対応プルーニングのためのコンセンサスガイダンスを行うために,文脈情報を強化するグラフコンテキスト変換ネットワーク(GCT-Net)を提案する。 具体的には、まずグラフネットワークを生成し、次にマルチブランチグラフコンテキストに変換するグラフコンテキストエンハンス変換器を設計する。 さらに、各グラフコンテキストの特徴を拡大するために、自己注意と相互注意を用いて、ユニークさと共有必須情報を強調する。 さらに,再調整されたグラフコンテキストをグローバルドメインに適用するために,グラフコンテキストガイダンストランスフォーマを提案する。 このモジュールは、信頼度に基づくサンプリング戦略を採用し、スクリーニングされた頂点と残りの頂点とのグローバルコンセンサスを探索することにより、正確な分類を導くために、高信頼度頂点を一時的にスクリーニングする。 屋外および屋内のデータセットを対象とする最先端手法と比較して,GCT-Netのアウトラヤ除去と相対ポーズ推定の広範な実験結果が優れた性能を示した。 ソースコードはhttps://github.com/guobaoxiao/gct-net/。

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