論文の概要: CoMatcher: Multi-View Collaborative Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01872v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 16:27:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:21:15.456526
• Title: CoMatcher: Multi-View Collaborative Feature Matching
• Title（参考訳）: CoMatcher: マルチビューコラボレーション機能マッチング
• Authors: Jintao Zhang, Zimin Xia, Mingyue Dong, Shuhan Shen, Linwei Yue, Xianwei Zheng,
• Abstract要約: CoMatcherは、異なるビューからの補完的なコンテキストキューを活用して、総合的な3Dシーン理解を形成する、深いマルチビューマーカである。 CoMatcher上に構築されたグループワイドフレームワークは,大規模マッチングタスクのクロスビュー関係を完全に活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.432708461699578
• License:
• Abstract: This paper proposes a multi-view collaborative matching strategy for reliable track construction in complex scenarios. We observe that the pairwise matching paradigms applied to image set matching often result in ambiguous estimation when the selected independent pairs exhibit significant occlusions or extreme viewpoint changes. This challenge primarily stems from the inherent uncertainty in interpreting intricate 3D structures based on limited two-view observations, as the 3D-to-2D projection leads to significant information loss. To address this, we introduce CoMatcher, a deep multi-view matcher to (i) leverage complementary context cues from different views to form a holistic 3D scene understanding and (ii) utilize cross-view projection consistency to infer a reliable global solution. Building on CoMatcher, we develop a groupwise framework that fully exploits cross-view relationships for large-scale matching tasks. Extensive experiments on various complex scenarios demonstrate the superiority of our method over the mainstream two-view matching paradigm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑なシナリオにおける信頼性の高いトラック構築のための多視点協調マッチング戦略を提案する。 画像集合マッチングに適用されたペアワイズマッチングのパラダイムは、選択された独立対が重要な閉塞や極端な視点変化を示す場合、しばしばあいまいな評価をもたらす。 この課題は、3次元から2次元への投影が大きな情報損失をもたらすため、限られた2次元の観測に基づいて複雑な3次元構造を解釈する際の固有の不確実性に起因する。 この問題に対処するため、我々は深層マルチビューマーカであるCoMatcherを紹介した。 一 異なる視点からの相補的な文脈の手がかりを活用して、総合的な3Dシーン理解を形成すること。 (II) クロスビュー投影整合性を利用して、信頼性のある大域的解を推算する。 CoMatcher上に構築されたグループワイドフレームワークは,大規模マッチングタスクのクロスビュー関係を完全に活用する。 様々な複雑なシナリオに対する大規模な実験は,本手法が主流の2視点マッチングパラダイムよりも優れていることを示す。

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