【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
29. 量子化のモデル化①:線形量子化のモデル化
Copy right 2021 FUJITSU LIMITED
◼ 線形量子化では、信号 y を量子化器 T 毎に量子化代表値 qk に置き換える。
◼ qk に置き換わる信号の量子化誤差 nk の分布 pn(y) 、エントロピー h(n)、
誤差分散 は次の通り。
誤差分布の
エントロピー:
誤差分布の
分散:
0 T/2
-T/2
1/T
誤差の確率分布 pn(y)
誤差の
確率分布:
28
30. 量子化のモデル化②:線形量子化の情報量と誤差
Copy right 2021 FUJITSU LIMITED
◼ y の分散より量子化器 T が十分に大きい場合、 量子化値の情報量は y と 誤差の
両エントロピーの差分、量子化誤差は誤差の分散となる。
◼ y の分散が量子化器 T より小さい場合、量子化値の情報量は0、量子化誤差は
y の分散となる。ここで y の平均は 0 とした。
量子化値の
情報量
各量子化値の
確率
量子化誤差
量子化値の
確率・情報量
量子化誤差
y
情報量は
y と誤差分布の
エントロピー差分 誤差分布の
分散と同一
y の分散と同一
情報量は0
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