有向キーポイント検出のための自己教師付き等価学習【JST・京大機械翻訳】

Lee Jongmin; Kim Byungjin; Cho Minsu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211696971760 整理番号：22P0333901

有向キーポイント検出のための自己教師付き等価学習【JST・京大機械翻訳】

Self-Supervised Equivariant Learning for Oriented Keypoint Detection

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発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

画像からのロバストキーポイントの検出は,多くのコンピュータビジョン問題の不可欠な部分であり,キーポイントの特性方向とスケールは,キーポイント記述とマッチングのために重要な役割を果たす。キーポイント検出のための既存の学習ベースの方法は,標準翻訳-等変CNNsに依存するが,しばしば,幾何学的変動に対して信頼できるキーポイントを検出するのに失敗する。ロバスト指向キーポイントを検出するために,回転-等変CNNを用いて自己教師付き学習フレームワークを導入した。ヒストグラムベース方位マップを訓練するための合成変換により生成された画像対による高密度配向アラインメント損失を提案した。著者らの方法は,画像マッチングベンチマークとカメラ姿勢推定ベンチマークに関する以前の方法より優れている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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