Abstrakt. Detta arbete presenterar en oövervakad inlärningsbaserad strategi för den allestädes närvarande datorseende problemet med bildmatchning. Vi utgår från insikten att problemet med raminterpolering underförstått löser för inter-frame korrespondenser. Detta möjliggör tillämpning av analys genom syntes: vi tränar först och tillämpar ett konvolutionellt neuralt nätverk för raminterpolering, sedan skaffar vi korrespondens genom att vända det lärda CNN. Den viktigaste fördelen med denna strategi är att CNN för raminterpolering kan utbildas på ett oövervakat sätt genom att utnyttja den tidssammanhållning som naturligt ingår i verkliga videosekvenser. Den nuvarande modellen lär sig därför bildmatchning genom att helt enkelt "titta på videor". Förutom ett löfte om att vara mer allmänt tillämplig, den presenterade metoden uppnår överraskande prestanda jämförbar med traditionella empiriskt utformade metoder.
Denna idé utforskas också i REF för bildmatchning via utbildning av CNN för raminterpolering genom videosekvenser.
Learning Image Matching by Simply Watching Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}