Struktur från rörelse (SfM) med hjälp av bilder som innebär extrema utseende förändringar är fortfarande en utmanande uppgift på grund av en förlust av funktion repeterbarhet. Genom att använda funktionskorrespondenser som erhålls genom att matcha tätt extraherade konvolutionella neurala nätverk (CNN) funktioner avsevärt förbättrar SfM återuppbyggnad förmåga. Rekonstruktionsnoggrannheten begränsas dock av den rumsliga upplösningen av de extraherade CNN-funktionerna som inte ens är pixelnivånoggrannhet i det befintliga tillvägagångssättet. Att tillhandahålla täta funktionsmatcher med exakta nyckelpunkter är inte trivialt på grund av minnesbegränsning och beräkningsbörda av täta funktioner. För att uppnå korrekt SfM rekonstruktion med mycket repeterbara täta funktioner, föreslår vi en SfM rörledning som använder täta CNN-funktioner med omlokalisering av nyckelpunktsläge som effektivt och exakt kan ge pixel-nivå funktionkorrespondenser. Sedan visar vi på Aachen Day-Night dataset att den föreslagna SfM med hjälp av täta CNN-funktioner med nyckelpunkten omlokalisering överträffar en toppmodern SfM (COLMAP med RootSIFT) med stor marginal.
DenseSFM föreslår en struktur från rörelse (SfM) rörledning som använder täta CNN-funktioner med nyckelpunkt omlokalisering REF.
Structure from motion using dense CNN features with keypoint relocalization
{'venue': 'IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications', 'journal': 'IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}