論文の概要: Silver medal Solution for Image Matching Challenge 2024

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01851v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 07:05:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:10.411083
• Title: Silver medal Solution for Image Matching Challenge 2024
• Title（参考訳）: 2024年の画像マッチングチャレンジのための銀メダルソリューション
• Authors: Yian Wang,
• Abstract要約: Image Matching Challenge 2024は、さまざまな画像集合から3Dマップを構築することに焦点を当てたコンペティションである。 このプロジェクトでは,複数の高度なテクニックを組み合わせたパイプライン手法が開発されている。 この手法は民間のリーダーボードで0.167の優れたスコアを得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5819779409953552
• License:
• Abstract: Image Matching Challenge 2024 is a competition focused on building 3D maps from diverse image sets, requiring participants to solve fundamental computer vision challenges in image matching across varying angles, lighting, and seasonal changes. This project develops a Pipeline method that combines multiple advanced techniques: using pre-trained EfficientNet-B7 for initial feature extraction and cosine distance-based image pair filtering, employing both KeyNetAffNetHardNet and SuperPoint for keypoint feature extraction, utilizing AdaLAM and SuperGlue for keypoint matching, and finally applying Pycolmap for 3D spatial analysis. The methodology achieved an excellent score of 0.167 on the private leaderboard, with experimental results demonstrating that the combination of KeyNetAffNetHardNet and SuperPoint provides significant advantages in keypoint detection and matching, particularly when dealing with challenging variations in surface texture and environmental conditions that typically degrade traditional algorithm performance.
• Abstract（参考訳）: Image Matching Challenge 2024は、さまざまな画像セットから3Dマップを構築することに焦点を当てたコンペである。 本稿では,初期特徴抽出に事前学習したEfficientNet-B7,キーポイント特徴抽出にKeyNetAffNetHardNetとSuperPointを用い,キーポイントマッチングにAdaLAMとSuperGlueを用い,最後に3次元空間解析にPycolmapを適用する。 実験の結果,KeyNetAffNetHardNetとSuperPointの組み合わせはキーポイントの検出とマッチングにおいて,特に従来のアルゴリズム性能を低下させる表面テクスチャと環境条件の困難な変化に対処する上で,大きなメリットをもたらすことがわかった。

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