Fugu-MT 論文翻訳(概要): Matching Non-Identical Objects

論文の概要: Matching Non-Identical Objects

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08227v3
Date: Mon, 09 Dec 2024 12:46:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 14:49:18.783429
Title: Matching Non-Identical Objects
Title（参考訳）: 非同一物体のマッチング
Authors: Yusuke Marumo, Kazuhiko Kawamoto, Satomi Tanaka, Shigenobu Hirano, Hiroshi Kera,
Abstract要約: 本研究は, 画素レベルでの非同一性オブジェクトのマッチングという, 新たな課題に対処する。本稿では,オブジェクト検出器からの意味情報を既存のスパース画像マッチング手法に組み込んだ記述子の重み付け手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.520518890664213
License:
Abstract: Not identical but similar objects are ubiquitous in our world, ranging from four-legged animals such as dogs and cats to cars of different models and flowers of various colors. This study addresses a novel task of matching such non-identical objects at the pixel level. We propose a weighting scheme of descriptors that incorporates semantic information from object detectors into existing sparse image matching methods, extending their targets from identical objects captured from different perspectives to semantically similar objects. The experiments show successful matching between non-identical objects in various cases, including in-class design variations, class discrepancy, and domain shifts (e.g., photo--drawing and image corruptions).
Abstract（参考訳）: 犬や猫のような四脚の動物から、さまざまなモデルの車やさまざまな色の花まで。本研究は, 画素レベルでの非同一性オブジェクトのマッチングという, 新たな課題に対処する。本稿では,オブジェクト検出器からの意味情報を既存のスパース画像マッチング手法に組み込んだ記述子の重み付け手法を提案する。実験では、クラス内設計のバリエーション、クラス差、ドメインシフト(例えば、写真描画や画像の破損)など、さまざまなケースにおいて、非識別オブジェクト間のマッチングが成功した。

関連論文リスト

Learning State-Invariant Representations of Objects from Image Collections with State, Pose, and Viewpoint Changes [0.6577148087211809]
我々は、任意の視点から記録されたオブジェクト画像の状態をキャプチャし、バリエーションを示す新しいデータセット、ObjectsWithStateChangeを提案する。このような研究の目的は、状態変化に不変なオブジェクト埋め込みを生成することができるモデルをトレーニングすることである。本稿では,各エポック後に学習した埋め込み空間における類似性関係を利用して学習過程を指導するカリキュラム学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-09T17:17:48Z)
Are These the Same Apple? Comparing Images Based on Object Intrinsics [27.43687450076182]
オブジェクトの同一性を定義する固有のオブジェクトプロパティに基づいて、純粋に画像の類似性を測定する。この問題はコンピュータビジョン文学において再同定として研究されている。そこで本研究では,オブジェクト固有性に基づく画像類似度尺度を探索し,一般対象カテゴリに拡張することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-01T18:00:03Z)
Seeing a Rose in Five Thousand Ways [48.39141583352746]
バラは内在的であり、幾何学、テクスチャ、およびその対象カテゴリーに特有の物質が分布する。我々は、一つの画像からそのような物体の内在を捉えることを学習する生成モデルを構築した。提案手法は,本質的な画像分解,形状と画像生成,ビュー合成,ライティングなど,複数のダウンストリームタスクにおいて優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-09T16:24:37Z)
Compositional Scene Modeling with Global Object-Centric Representations [44.43366905943199]
人間は、メモリ内の標準画像に基づいて閉塞された部分を完了させることで、たとえ閉塞物が存在するとしても、同じ物体を容易に識別することができる。本稿では,オブジェクトの標準画像のグローバルな表現を,監督なしに推測する合成シーンモデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-21T14:36:36Z)
Contrastive Object Detection Using Knowledge Graph Embeddings [72.17159795485915]
一つのホットアプローチで学習したクラス埋め込みの誤差統計と、自然言語処理や知識グラフから意味的に構造化された埋め込みを比較した。本稿では,キーポイントベースおよびトランスフォーマーベースオブジェクト検出アーキテクチャの知識埋め込み設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-21T17:10:21Z)
A Simple and Effective Use of Object-Centric Images for Long-Tailed Object Detection [56.82077636126353]
シーン中心画像における物体検出を改善するために,物体中心画像を活用する。私たちは、シンプルで驚くほど効果的なフレームワークを提示します。我々の手法は、レアオブジェクトのオブジェクト検出(およびインスタンスセグメンテーション)の精度を相対的に50%(および33%)向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-17T17:27:21Z)
Continuous Surface Embeddings [76.86259029442624]
我々は、変形可能な対象カテゴリーにおける密接な対応を学習し、表現するタスクに焦点をあてる。本稿では,高密度対応の新たな学習可能な画像ベース表現を提案する。提案手法は,人間の身近なポーズ推定のための最先端手法と同等以上の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-24T22:52:15Z)
Improving Object Detection with Selective Self-supervised Self-training [62.792445237541145]
本研究では,Web画像を利用した人為的対象検出データセットの強化について検討する。画像と画像の検索によりWebイメージを検索し、他の検索手法に比べて、キュレートされたデータからのドメインシフトが少なくなる。画像分類のためのラベルのないデータを探索する2つの並列処理をモチベーションとした新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-17T18:05:01Z)
A Survey on Instance Segmentation: State of the art [1.8782750537161614]
インスタンスセグメンテーションは、オブジェクト検出とセグメンテーションの問題を同時に解決する技術である。本論文は,インスタンスセグメンテーションの分野で研究したい人に対して,貴重な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-28T14:39:20Z)
Self-supervised Single-view 3D Reconstruction via Semantic Consistency [142.71430568330172]
対象物の形状, テクスチャ, カメラポーズを予測できる, 自己監督型, 単視点3D再構成モデルを学習する。提案手法では,手動で注釈付けしたキーポイント,オブジェクトのマルチビューイメージ,あるいは事前の3Dテンプレートなど,3Dの監督を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-13T20:29:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。