SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:09bb0164-9271-403d-b0e7-431ccab71fb9"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:09bb0164-9271-403d-b0e7-431ccab71fb9" > DeDoDe: Detect, Don...

DeDoDe: Detect, Don't Describe - Describe, Don't Detect for Local Feature Matching

Edstedt, Johan (författare)
Bökman, Georg, 1994 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Wadenbäck, Mårten (författare)
visa fler...
Felsberg, Michael (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2024
2024
Engelska.
Ingår i: Proceedings - 2024 International Conference on 3D Vision, 3DV 2024. ; , s. 148-157
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Keypoint detection is a pivotal step in 3D reconstruction, whereby sets of (up to) K points are detected in each view of a scene. Crucially, the detected points need to be consistent between views, i.e., correspond to the same 3D point in the scene. One of the main challenges with keypoint detection is the formulation of the learning objective. Previous learning-based methods typically jointly learn descriptors with keypoints, and treat the keypoint detection as a binary classification task on mutual nearest neighbours. However, basing keypoint detection on descriptor nearest neighbours is a proxy task, which is not guaranteed to produce 3D-consistent keypoints. Furthermore, this ties the keypoints to a specific descriptor, complicating downstream usage. In this work, we instead learn keypoints directly from 3D consistency. To this end, we train the detector to detect tracks from large-scale SfM. As these points are often overly sparse, we derive a semi-supervised two-view detection objective to expand this set to a desired number of detections. To train a descriptor, we maximize the mutual nearest neighbour objective over the keypoints with a separate network. Results show that our approach, DeDoDe, achieves significant gains on multiple geometry benchmarks. Code is provided at http://github.com/Parskatt/DeDoDegithub.com/Parskatt/DeDoDe.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Robotteknik och automation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Robotics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)

Nyckelord

feature matching
structure-from-motion
keypoint detection
3D reconstruction
local feature matching
image matching

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Edstedt, Johan
Bökman, Georg, 1 ...
Wadenbäck, Mårte ...
Felsberg, Michae ...
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Robotteknik och ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datorseende och ...
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy