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J-GLOBAL ID：202002278108531884   整理番号：20A2472175

解釈可能な非計量ボックス埋込みによる画像の視覚的重なりの予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Visual Overlap of Images Through Interpretable Non-metric Box Embeddings

著者 (6件)： Rau Anita (University College London, London, UK) ,  Garcia-Hernando Guillermo (Niantic, San Francisco, USA) ,  Stoyanov Danail (University College London, London, UK) ,  Brostow Gabriel J. (University College London, London, UK) ,  Brostow Gabriel J. (Niantic, San Francisco, USA) ,  Turmukhambetov Daniyar (Niantic, San Francisco, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12350  ページ： 629-646  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： その程度は,同じ3D表面を捉える2つの画像である。これが既知のシーンである場合でも,この回答は,大規模な局所特徴のマッチングと幾何学的検証により,スケール空間にわたる高価な探索を必要とする。この費用は,質問画像がギャラリー,例えば視覚再局在化に対して評価されるとき,さらに乗算される。幾何学的検証の必要性を否定しないが,筆者らは,スケール空間で探索を本質的に検索する解釈可能な画像埋込みを提案する。この手法は2つの画像間の非対称関係を測定する。次に,モデルは,既知の3D可視表面重複を有する訓練例から,類似性のシーン固有測度を学習する。結果は,例えば,画像がもう1つの近いバージョンであり,そして,どのスケール因子によっても,高速に同定することができるということであった。続いて,局所特徴をそのスケールでのみ検出した。著者らは,この埋込みが競合画像マッチング結果をもたらすかを示すことにより,このシーン固有モデルを検証し,一方,より簡単で,より速く,また,人間によって解釈できる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  測度 ,  非対称性 ,  三次元 ,  類似性 ,  スケール因子
準シソーラス用語： 画像マッチング ,  スケール空間 ,  局在化 ,  ギャラリ ,  局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像埋込み ,  表現学習 ,  画像局在化 ,  解釈可能な表現

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 計量 ,  ボックス ,  埋込み ,  視覚 ,  重なり ,  予測