Given a pair of partially overlapping source and target images and a keypoint in the source image, the keypoint's correspondent in the target image can be either visible, occluded or outside the field of view. Local feature matching methods are only able to identify the correspondent's location when it is visible, while humans can also hallucinate its location when it is occluded or outside the field of view through geometric reasoning. In this paper, we bridge this gap by training a network to output a peaked probability distribution over the correspondent's location, regardless of this correspondent being visible, occluded, or outside the field of view. We experimentally demonstrate that this network is indeed able to hallucinate correspondences on pairs of images captured in scenes that were not seen at training-time. We also apply this network to an absolute camera pose estimation problem and find it is significantly more robust than state-of-the-art local feature matching-based competitors.


翻译:鉴于源图像中存在部分重叠源和目标图像以及一个关键点,目标图像中的关键点记者可以是可见的、隐蔽的或外观的。 本地特征匹配方法只有在可见时才能辨别记者的位置, 而人类也可以通过几何推理在视野外产生幻觉。 在本文中, 我们通过培训一个网络来弥补这一差距, 以在记者的位置上输出一个最高峰的概率分布, 不论这位记者是可见的、 隐蔽的或视野外的。 我们实验性地证明这个网络确实能够在培训时看不到的场景中捕捉到的图像配对上的幻觉通信。 我们还将这个网络应用到绝对的相机上, 造成估计问题, 并且发现它比最先进的本地特征匹配竞争者要强得多。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
27+阅读 · 2021年7月3日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月10日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月8日
VIP会员
相关资讯
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员