Główne pojęcia
본 논문에서는 최근 제안된 DeDoDe 키포인트 검출기를 분석하고 개선하였다. 클러스터링 문제를 해결하기 위해 훈련 중 비최대 억제를 적용하였고, 데이터 증강 기법을 개선하여 회전에 강건해졌다. 또한 하류 작업 유용성 평가를 위해 사전 훈련된 밀집 매처를 사용하였으며, 훈련 시간을 크게 단축하였다. 이러한 개선 사항을 통해 DeDoDe v2 검출기를 제안하였고, MegaDepth-1500 및 IMC2022 벤치마크에서 기존 대비 큰 성능 향상을 보였다.
Streszczenie
본 논문은 최근 제안된 DeDoDe 키포인트 검출기를 분석하고 개선하는 내용을 다룬다.
첫째, DeDoDe 검출기가 클러스터링 경향이 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위해 훈련 중 비최대 억제를 적용하였다.
둘째, DeDoDe 검출기가 큰 회전에 민감한 문제를 해결하기 위해 90도 회전과 수평 반전을 포함하는 데이터 증강 기법을 사용하였다.
셋째, DeDoDe 검출기의 하류 작업 유용성 평가가 어려운 문제를 해결하기 위해 사전 훈련된 밀집 매처(RoMa)를 사용하여 두 뷰 포즈 추정을 평가하였다.
넷째, DeDoDe 검출기의 긴 훈련 시간이 성능 저하를 초래함을 발견하고, 훈련 시간을 크게 단축하였다.
이러한 개선 사항을 모두 통합하여 DeDoDe v2 검출기를 제안하였다. 실험 결과, DeDoDe v2는 IMC2022 및 MegaDepth-1500 벤치마크에서 기존 대비 큰 성능 향상을 보였다.
Statystyki
DeDoDe 검출기는 클러스터링 경향이 있어 특정 영역에 과도하게 키포인트를 검출하고 다른 영역에서는 부족한 문제가 있었다.
DeDoDe 검출기는 큰 회전에 민감한 문제가 있었다.
DeDoDe 검출기의 긴 훈련 시간(800,000 이미지 쌍)이 성능 저하를 초래하였다.
Cytaty
"DeDoDe 키포인트는 클러스터링 경향이 있어 다양성과 커버리지가 감소하는 문제가 있었다."
"DeDoDe 검출기는 큰 회전에 민감하여 성능이 저하되었다."
"DeDoDe 검출기의 긴 훈련 시간이 오히려 성능 저하를 초래하였다."