DAC:用于深度局部特征且与检测器无关的时空协方差
计算机视觉与模式识别
2023-08-16 v2
摘要
当前深度视觉局部特征检测器未对检测特征的空间不确定性建模,导致下游应用结果次优。本工作中,我们提出两种可插入任何预训练深度特征检测器的后处理协方差估计:一种利用给定像素位置预测分数的简单各向同性协方差估计,以及通过所学分数图局部结构张量的全协方差估计。两种方法均易于实现,可应用于任何深度特征检测器。我们表明这些协方差与特征匹配中的误差直接相关,从而在包括求解透视-n-点问题与仅运动束调整在内的下游任务中带来改进。代码见 https://github.com/javrtg/DAC
引用
@article{arxiv.2305.12250,
title = {DAC: Detector-Agnostic Spatial Covariances for Deep Local Features},
author = {Javier Tirado-Garín and Frederik Warburg and Javier Civera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12250},
year = {2023}
}