論文の概要: ETO:Efficient Transformer-based Local Feature Matching by Organizing Multiple Homography Hypotheses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22733v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 08:26:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 09:54:43.174937
• Title: ETO:Efficient Transformer-based Local Feature Matching by Organizing Multiple Homography Hypotheses
• Title（参考訳）: ETO:多重ホログラフィー仮説の組織化による効率の良い変圧器を用いた局所特徴マッチング
• Authors: Junjie Ni, Guofeng Zhang, Guanglin Li, Yijin Li, Xinyang Liu, Zhaoyang Huang, Hujun Bao,
• Abstract要約: 局所的な特徴マッチングのための効率的なトランスフォーマーベースネットワークアーキテクチャを提案する。 YFCC100Mデータセットでは、我々のマッチング精度は最先端のトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるLoFTRと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.31588965060201
• License:
• Abstract: We tackle the efficiency problem of learning local feature matching. Recent advancements have given rise to purely CNN-based and transformer-based approaches, each augmented with deep learning techniques. While CNN-based methods often excel in matching speed, transformer-based methods tend to provide more accurate matches. We propose an efficient transformer-based network architecture for local feature matching. This technique is built on constructing multiple homography hypotheses to approximate the continuous correspondence in the real world and uni-directional cross-attention to accelerate the refinement. On the YFCC100M dataset, our matching accuracy is competitive with LoFTR, a state-of-the-art transformer-based architecture, while the inference speed is boosted to 4 times, even outperforming the CNN-based methods. Comprehensive evaluations on other open datasets such as Megadepth, ScanNet, and HPatches demonstrate our method's efficacy, highlighting its potential to significantly enhance a wide array of downstream applications.
• Abstract（参考訳）: 局所的な特徴マッチングを学習する効率問題に取り組む。 近年の進歩により、純粋にCNNベース、トランスフォーマーベースのアプローチが生まれ、それぞれが深層学習技術で強化されている。 CNNベースの手法はマッチング速度が優れていることが多いが、トランスフォーマーベースの手法はより正確なマッチングを提供する傾向がある。 局所的な特徴マッチングのための効率的なトランスフォーマーベースネットワークアーキテクチャを提案する。 この技術は、実世界の連続的な対応を近似するために複数のホモグラフィー仮説を構築し、その洗練を加速するために一方向の相互アテンションを構築する。 YFCC100Mデータセットでは、我々のマッチング精度は最先端のトランスフォーマーベースのアーキテクチャであるLoFTRと競合する一方、推論速度は4倍に向上し、CNNベースの手法よりも優れています。 Megadepth、ScanNet、HPatchesなどの他のオープンデータセットに対する包括的な評価は、我々の方法の有効性を示し、幅広いダウンストリームアプリケーションを大幅に強化する可能性を強調している。

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