論文の概要: SSHNet: Unsupervised Cross-modal Homography Estimation via Problem Reformulation and Split Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17993v4
• Date: Thu, 20 Mar 2025 14:31:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.767935
• Title: SSHNet: Unsupervised Cross-modal Homography Estimation via Problem Reformulation and Split Optimization
• Title（参考訳）: SSHNet:問題修正と分割最適化による教師なしクロスモーダルホログラフィー推定
• Authors: Junchen Yu, Si-Yuan Cao, Runmin Zhang, Chenghao Zhang, Zhu Yu, Shujie Chen, Bailin Yang, Hui-liang Shen,
• Abstract要約: SSHNetは、教師なしクロスモーダルホモグラフィー推定を2つの教師付きサブプロブレムに再構成する。 本稿では,各サブプロブレム内で各ネットワークを個別に訓練するための効果的な分割最適化手法を提案する。 モデルパラメータの削減とクロスドメイン一般化能力の向上を目的として, 簡易かつ効果的な蒸留訓練手法を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.223861912859364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel unsupervised cross-modal homography estimation learning framework, named Split Supervised Homography estimation Network (SSHNet). SSHNet reformulates the unsupervised cross-modal homography estimation into two supervised sub-problems, each addressed by its specialized network: a homography estimation network and a modality transfer network. To realize stable training, we introduce an effective split optimization strategy to train each network separately within its respective sub-problem. We also formulate an extra homography feature space supervision to enhance feature consistency, further boosting the estimation accuracy. Moreover, we employ a simple yet effective distillation training technique to reduce model parameters and improve cross-domain generalization ability while maintaining comparable performance. The training stability of SSHNet enables its cooperation with various homography estimation architectures. Experiments reveal that the SSHNet using IHN as homography estimation network, namely SSHNet-IHN, outperforms previous unsupervised approaches by a significant margin. Even compared to supervised approaches MHN and LocalTrans, SSHNet-IHN achieves 47.4% and 85.8% mean average corner errors (MACEs) reduction on the challenging OPT-SAR dataset.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,SSHNet(Split Supervised Homography Estimation Network)という,教師なしのクロスモーダルなホモグラフィ推定学習フレームワークを提案する。 SSHNetは、教師なしのクロスモーダル・ホモグラフィー推定を2つの教師付きサブプロブレムに再構成する。 安定したトレーニングを実現するために,各ネットワークを各サブプロブレム内で個別にトレーニングするための効果的な分割最適化手法を提案する。 また、特徴整合性を高め、推定精度を高めるために、余分なホモグラフィ特徴空間の監督を定式化する。 さらに, モデルパラメータの削減とドメイン間一般化能力の向上を両立させるため, 比較性能を維持しつつ, 簡易かつ効果的な蒸留訓練手法を用いる。 SSHNetのトレーニング安定性は、様々なホモグラフィー推定アーキテクチャとの協調を可能にする。 実験の結果、IHNをホモグラフィー推定ネットワーク、すなわちSSHNet-IHNとして使用するSSHNetは、従来の教師なしアプローチよりも大きなマージンで優れていることがわかった。 MHNやLocalTransと比較しても、SSHNet-IHNは47.4%と85.8%の平均コーナーエラー(MACE)の削減を実現している。

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