Abstract-Vi tar upp problemet med att bestämma korrespondenser mellan två bilder i överensstämmelse med en geometrisk modell som affin, homografi eller tunnplatta spline transformation, och uppskatta dess parametrar. Bidragen från detta arbete är trefaldiga. Först föreslår vi en konvolutionell neural nätverksarkitektur för geometrisk matchning. Arkitekturen är baserad på tre huvudkomponenter som efterliknar standardstegen för funktionsextraktion, matchning och samtidig inlier detektion och modellparameteruppskattning, samtidigt som den kan tränas end-to-end. För det andra visar vi att nätverksparametrarna kan tränas från syntetiskt genererade bilder utan behov av manuell annotering och att vårt matchande lager avsevärt ökar generaliseringsmöjligheterna att aldrig se tidigare bilder. Slutligen visar vi att samma modell kan utföra både instans- och kategori-matchning vilket ger toppmoderna resultat på de utmanande PF, TSS och Caltech-101 dataseten.
Rocco m.fl. I Ref föreslogs en CNN-baserad metod för att fastställa överensstämmelse mellan två bilder och tillämpa den på uppgifter på instansnivå och kategorinivå.
Convolutional Neural Network Architecture for Geometric Matching
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}