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J-GLOBAL ID：202202241917784534   整理番号：22A0456341

NCNet:画像対応を推定するための近傍コンセンサスネットワーク【JST・京大機械翻訳】

NCNet: Neighbourhood Consensus Networks for Estimating Image Correspondences

著者 (6件)： Rocco Ignacio (Inria, Paris, France) ,  Cimpoi Mircea (Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics, Czech Technical University in Prague, Prague, Czechia) ,  Arandjelovic Relja (DeepMind, U.K.) ,  Torii Akihiko (Department of Mechanical and Control Engineering, Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan) ,  Pajdla Tomas (Czech Institute of Informatics, Robotics and Cybernetics, Czech Technical University in Prague, Prague, Czechia) ,  Sivic Josef (Inria, Paris, France)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 44  号： 2  ページ： 1020-1034  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一対の画像間の信頼できる密な対応を見つける問題に取り組んだ。これは,反復パターンによって生成された対応するシーン要素とあいまいさの間の強い外観差のために,挑戦的なタスクである。本研究の貢献は3倍である。最初に,半局所制約を用いて特徴マッチを解消する古典的アイデアに触発され,大域的幾何学的モデルを必要とせずに,一対の画像間の全ての可能な対応の4D空間における近傍コンセンサスパターンを分析することによって,空間的に一貫した整合のセットを同定するエンドツーエンド訓練可能畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを開発した。第2に,このモデルが,マッチングと非マッチング画像ペアの形式での弱い監視から,点対応点に対するポイントの高価な手動アノテーションを必要とせずに,効果的に訓練できることを示した。第3に,提案した近傍コンセンサスネットワークを,カテゴリーとインスタンスレベルマッチングの両方を含むマッチングタスクの範囲に適用でき,PF,TSS,InLoc,およびHPatchesベンチマークに関する最新の結果を得る。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  エンドツーエンド方式 ,  ベンチマーク ,  曖昧さ ,  アノテーション
準シソーラス用語： ニューラルネットワークアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 推定 ,  近傍 ,  コンセンサス