亮风台提出用完全可训练的图匹配方法,优于最新SOTA | CVPR 2020
6月14日-19日,CVPR 2020在线上举行,据了解,本届大会共收到6656篇投稿,接收论文1470篇,录用率约22%,低于ICCV 2019论文录用率(25%),为十年以来最低录用率。
在今年的CVPR上,AR公司亮风台提出完全可训练的图匹配方法,论文《Learning Combinatorial Solver for Graph Matching》入选CVPR 2020 Oral presentation(约5%比例)。据了解,在CVPR 2019上,亮风台投影AR新算法同样入选 Oral环节,该成果为投影AR技术应用落地提供了重要的技术基础。
在计算机视觉领域,基于学习的图匹配方法已经有十多年的发展和探索史,近几年发展和普及速度更迅速。然而,以往的基于学习的算法,无论有无深度学习策略,都主要集中在节点学习和/或边缘仿射的生成上,而对组合求解器的学习关注较少。
亮风台及其合作方提出了一个完全可训练的图匹配框架,在该框架中,仿射学习和组合优化求解并不像以往的许多技术那样被明确地分开。团队首先将两个输入图之间建立节点对应的问题转化为从一个已构造的分配图中选择可靠节点的问题。随后,采用图网络块模块对图进行计算,形成各节点的结构化表示。最后为每个节点预测一个用于节点分类的标签,并在排列差分和一对一匹配约束的正则化下进行训练。
基于学习的图匹配
问题描述
2.1图匹配问题
2.2 匹配作为节点标注问题
我们的方法:群组敏感的图网络框架
实验
4.1 模拟2D点集
4.2 CMU House数据集
4.3 Willow数据集
结论
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