論文の概要: Latent Semantic Consensus For Deterministic Geometric Model Fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06444v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 05:35:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 20:11:21.658671
• Title: Latent Semantic Consensus For Deterministic Geometric Model Fitting
• Title（参考訳）: 決定論的幾何モデルフィッティングのための潜在セマンティックコンセンサス
• Authors: Guobao Xiao and Jun Yu and Jiayi Ma and Deng-Ping Fan and Ling Shao
• Abstract要約: 我々はLSC(Latent Semantic Consensus)と呼ばれる効果的な方法を提案する。 LSCは、モデルフィッティング問題をデータポイントとモデル仮説に基づく2つの潜在意味空間に定式化する。 LSCは、一般的な多構造モデルフィッティングのために、数ミリ秒以内で一貫した、信頼性の高いソリューションを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.44565542031384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating reliable geometric model parameters from the data with severe outliers is a fundamental and important task in computer vision. This paper attempts to sample high-quality subsets and select model instances to estimate parameters in the multi-structural data. To address this, we propose an effective method called Latent Semantic Consensus (LSC). The principle of LSC is to preserve the latent semantic consensus in both data points and model hypotheses. Specifically, LSC formulates the model fitting problem into two latent semantic spaces based on data points and model hypotheses, respectively. Then, LSC explores the distributions of points in the two latent semantic spaces, to remove outliers, generate high-quality model hypotheses, and effectively estimate model instances. Finally, LSC is able to provide consistent and reliable solutions within only a few milliseconds for general multi-structural model fitting, due to its deterministic fitting nature and efficiency. Compared with several state-of-the-art model fitting methods, our LSC achieves significant superiority for the performance of both accuracy and speed on synthetic data and real images. The code will be available at https://github.com/guobaoxiao/LSC.
• Abstract（参考訳）: 重度の異常値を持つデータから信頼できる幾何モデルパラメータを推定することは、コンピュータビジョンにおいて基本的かつ重要なタスクである。 本稿では,高品質なサブセットをサンプリングし,モデルインスタンスを選択し,マルチストラクショナルデータのパラメータを推定する。 そこで本研究では,Latent Semantic Consensus (LSC) という手法を提案する。 LSCの原理は、データポイントとモデル仮説の両方において潜在意味的コンセンサスを維持することである。 具体的には、LCCはデータポイントとモデル仮説に基づいて、モデル適合問題を2つの潜在意味空間に定式化する。 次に、LCCは2つの潜在意味空間における点の分布を探索し、外れ値を取り除き、高品質なモデル仮説を生成し、モデルインスタンスを効果的に推定する。 最後に、LCCはその決定論的適合性や効率性のために、一般的な多構造モデルフィッティングのために数ミリ秒以内で一貫性のあるソリューションを提供することができる。 いくつかの最先端モデルフィッティング法と比較して,本手法は合成データと実画像の精度と速度の両性能において有意な優位性を実現した。 コードはhttps://github.com/guobaoxiao/LSCで入手できる。

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