基于矢量量化最近邻场的高效高分辨率模板匹配
计算机视觉与模式识别
2023-10-18 v3 信息检索
摘要
模板匹配是计算机视觉中的基本问题，在目标检测、图像配准和目标跟踪等领域有应用。当前方法依赖于最近邻(NN)匹配，其中查询特征空间通过用模板中每个查询像素的NN表示而转换为NN空间。基于NN的方法已在遮挡、外观变化和非刚性变换中表现出更好的性能；然而，它们在高分辨率数据和高特征维度下扩展性差。我们提出了一种基于NN的方法，其有效减少了NN计算并引入了NN场(NNFs)中的滤波。在NN计算之前引入矢量量化步骤，以用个特征表示模板，并且NNFs上的滤波响应用于比较模板与查询在特征上的分布。我们展示了在低分辨率数据上达到了最先进的性能，且我们的方法在更高分辨率下优于先前的方法。
引用
@article{arxiv.2306.15010,
title = {Efficient High-Resolution Template Matching with Vector Quantized Nearest Neighbour Fields},
author = {Ankit Gupta and Ida-Maria Sintorn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.15010},
year = {2023}
}