match local features across images. We revisit multiple design decisions of SuperGlue, the state of the art in sparse matching, and derive simple but effective improvements. Abstract 2023/Nov/5 第60回 コンピュータビジョン勉強会@関東 ICCV2023論文読み会 4
第60回 コンピュータビジョン勉強会@関東 ICCV2023論文読み会 5 SuperGlue (CVPR2020) Paul-Edouard Sarlin, Daniel DeTone, Tomasz Malisiewicz, Andrew Rabinovich LightGlue (ICCV2023) Philipp Lindenberger, Paul-Edouard Sarlin, Marc Pollefeys
• SuperGlueでもConfidenceは計算していた • LightGlueでは、しきい値処理して特徴量ベクトルの更新を止める • これにより特徴点数が減って計算量が減る=adaptive width 2023/Nov/5 第60回 コンピュータビジョン勉強会@関東 ICCV2023論文読み会 14 For a given layer ℓ, a point is deemed confident if ci > λℓ . LightGlueより引用
Matching at Light Speed Deep Learning JP Takeru Oba (2023/10/13) • Visual Localization and Mapping: From Classical to Modern Marc Pollefeys ICCV'23 Robot Learning & SLAM Workshop (2023/10/12) • https://www.slideshare.net/ren4yu/supergluelearning- feature-matching-with-graph-neural-networks-cvpr20 yu4u 2023/Nov/5 第60回 コンピュータビジョン勉強会@関東 ICCV2023論 文読み会 23