論文の概要: Robust Two-View Geometry Estimation with Implicit Differentiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17983v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 15:51:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:54:57.405182
• Title: Robust Two-View Geometry Estimation with Implicit Differentiation
• Title（参考訳）: 入射差分法によるロバストな2次元幾何推定
• Authors: Vladislav Pyatov, Iaroslav Koshelev, Stamatis Lefkimmiatis,
• Abstract要約: 本稿では,新しい2次元幾何推定フレームワークを提案する。 これは微分可能なロバスト損失関数のフィッティングに基づいている。 本研究では,屋外シナリオと屋内シナリオの両方において,カメラポーズ推定タスクに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
• License:
• Abstract: We present a novel two-view geometry estimation framework which is based on a differentiable robust loss function fitting. We propose to treat the robust fundamental matrix estimation as an implicit layer, which allows us to avoid backpropagation through time and significantly improves the numerical stability. To take full advantage of the information from the feature matching stage we incorporate learnable weights that depend on the matching confidences. In this way our solution brings together feature extraction, matching and two-view geometry estimation in a unified end-to-end trainable pipeline. We evaluate our approach on the camera pose estimation task in both outdoor and indoor scenarios. The experiments on several datasets show that the proposed method outperforms both classic and learning-based state-of-the-art methods by a large margin. The project webpage is available at: https://github.com/VladPyatov/ihls
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 微分可能なロバスト損失関数のフィッティングに基づく新しい2視点幾何推定フレームワークを提案する。 本稿では,頑健な基本行列推定を暗黙の層として扱うことを提案する。 特徴マッチング段階からの情報を完全に活用するために、一致した信頼度に依存する学習可能な重みを取り入れます。 このようにして、我々のソリューションは、一貫したエンドツーエンドのトレーニング可能なパイプラインにおいて、特徴抽出、マッチング、および2ビューの幾何推定をまとめます。 本研究では,屋外シナリオと屋内シナリオの両方において,カメラポーズ推定タスクに対するアプローチを評価する。 いくつかのデータセットで実験した結果,提案手法は古典的手法と学習的手法の両方において,大きなマージンで優れていた。 プロジェクトのWebページは、https://github.com/VladPyatov/ihls.com/で公開されている。

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