論文の概要: Retrieval Robust to Object Motion Blur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18025v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 23:22:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:12:38.668201
• Title: Retrieval Robust to Object Motion Blur
• Title（参考訳）: 物体の運動ブラジャーに対する検索ロバスト
• Authors: Rong Zou, Marc Pollefeys, Denys Rozumnyi,
• Abstract要約: 本研究では,動きのぼやけの影響を受けやすい画像のオブジェクト検索手法を提案する。 ぼやけたオブジェクト検索のための最初の大規模データセットを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.34823913494456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Moving objects are frequently seen in daily life and usually appear blurred in images due to their motion. While general object retrieval is a widely explored area in computer vision, it primarily focuses on sharp and static objects, and retrieval of motion-blurred objects in large image collections remains unexplored. We propose a method for object retrieval in images that are affected by motion blur. The proposed method learns a robust representation capable of matching blurred objects to their deblurred versions and vice versa. To evaluate our approach, we present the first large-scale datasets for blurred object retrieval, featuring images with objects exhibiting varying degrees of blur in various poses and scales. We conducted extensive experiments, showing that our method outperforms state-of-the-art retrieval methods on the new blur-retrieval datasets, which validates the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 移動する物体は日常生活でよく見られ、通常、動きのために画像にぼやけている。 汎用オブジェクト検索はコンピュータビジョンにおいて広く研究されている分野であるが、主にシャープで静的なオブジェクトに焦点を当てており、大規模な画像収集における動きブルオブジェクトの検索は未探索のままである。 本研究では,動きのぼやけの影響を受けやすい画像のオブジェクト検索手法を提案する。 提案手法は,ぼやけたオブジェクトをデブロア化されたバージョンにマッチングできる頑健な表現を学習し,その逆も学習する。 提案手法を評価するために, 様々なポーズやスケールにおいて, 様々な程度にぼやけた物体の画像を特徴付ける, ぼやけた物体検索のための最初の大規模データセットを提案する。 提案手法は,提案手法の有効性を検証した新しいぼかし検索データセットにおいて,最先端の検索手法よりも優れていることを示す。

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