Matching Non-Identical Objects

要約

全く同じではありませんが、似たような物体は世界中のどこにでも存在します。
例には、犬や猫などの 4 本足の動物、さまざまなモデルの車、さまざまな色の同類の花、その他無数のものが含まれます。
この研究では、そのような同一ではないオブジェクトを照合するという新しいタスクに取り組みます。
我々は、さまざまなスパース画像マッチング方法を強化する記述子の単純な重み付けスキームを提案します。この方法は、もともと異なる視点からキャプチャされた同一のオブジェクトをマッチングするために設計されており、意味的に堅牢なマッチングを実現します。
実験では、ドメインシフトを含むさまざまな場合において、同一でないオブジェクト間のマッチングが成功することを示しています。
さらに、一種のドメインシフトである一般的な破損の下での画像マッチング方法の堅牢性の最初の評価を示し、提案された方法はこの場合もマッチングを改善します。

要約(オリジナル)

Not identical but similar objects are everywhere in the world. Examples include four-legged animals such as dogs and cats, cars of different models, akin flowers in various colors, and countless others. In this study, we address a novel task of matching such non-identical objects. We propose a simple weighting scheme of descriptors that enhances various sparse image matching methods, which were originally designed for matching identical objects captured from different perspectives, and achieve semantically robust matching. The experiments show successful matching between non-identical objects in various cases including domain shift. Further, we present a first evaluation of the robustness of the image matching methods under common corruptions, which is a sort of domain shift, and the proposed method improves the matching in this case as well.

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