論文の概要: Label-Free Target-Domain Adaptation for Unconstrained Event-Image Feature Matching via Dual-Stage Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10082v1
• Date: Sat, 11 Jul 2026 02:23:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.297747
• Title: Label-Free Target-Domain Adaptation for Unconstrained Event-Image Feature Matching via Dual-Stage Distillation
• Title（参考訳）: デュアルステージ蒸留による制約のないイベント画像特徴マッチングのためのラベルフリーターゲットドメイン適応
• Abstract要約: クロスモーダルマッチング手法は、マッチングラベルまたは厳密に整列されたハードウェアに依存しているため、大きく制限されている。 本稿では,この問題に対処するための新しい2段階トレーニングパラダイムを提案する。 提案手法はMVSECとTUM-VIEの両方のポーズ推定タスクにおける最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.789763956644958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building pixel-level correspondence between event and image data is a fundamental task for multi-sensor systems. However, existing cross-modal matching methods are largely restricted by their reliance on either matching labels or strictly aligned hardware, which limits them to unlabeled and unconstrained real-world scenarios where neither matching ground truth nor prior sensor relationships are available. To address this, we propose a novel two-stage training paradigm. First, we leverage large-scale data to perform label-agnostic distillation pretraining, upgrading optimization objectives with distribution-based and contrastive losses to learn highly generalizable representations. Second, to tackle unlabeled and unconstrained downstream data, we introduce an epipolar-guided self-distillation framework. By utilizing consistency verification to isolate robust matches and incorporating geometric confidence derived from an external epipolar prior, our model can effectively self-evolve directly on target domains without any supervision. Furthermore, we introduce a rigorous cross-modal evaluation benchmark based on TUM-VIE, featuring physically separated cameras with distinct intrinsic parameters and resolutions. Extensive experiments demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art performance on both MVSEC and TUM-VIE pose estimation tasks. The source code and benchmark will be made publicly available at https://github.com/ZhonghuaYi/nexus2-official.
• Abstract（参考訳）: イベントデータと画像データのピクセルレベルの対応性の構築は,マルチセンサシステムの基本課題である。 しかし、既存のクロスモーダルマッチング手法は、マッチングラベルか厳密に整列したハードウェアに依存しているため、一致した真実や事前のセンサー関係が利用できないような、ラベルのない、制約のない現実世界のシナリオに制限されている。 そこで本研究では,新しい2段階学習パラダイムを提案する。 まず,大規模データを活用してラベルに依存しない蒸留前訓練を行い,分布ベースと対照的な損失を伴う最適化目標を最適化し,高度に一般化可能な表現を学習する。 第2に、ラベルなしおよび制約なし下流データに取り組むために、エピポーラ誘導自己蒸留フレームワークを導入する。 整合性検証を利用して、頑健なマッチングを分離し、外部のエピポーラから派生した幾何的信頼を組み込むことにより、我々のモデルは、監督なしに、ターゲットドメインに直接効果的に自己進化することができる。 さらに,TUM-VIEに基づく厳密なクロスモーダル評価ベンチマークを導入する。 提案手法はMVSECとTUM-VIEの両方のポーズ推定タスクにおける最先端性能を実現することを実証した。 ソースコードとベンチマークはhttps://github.com/ZhonghuaYi/nexus2-officialで公開される。

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