Matching

Beschreibung

Matching ist das Problem, Korrespondenzen zwischen zwei oder mehr Entitäten zu finden. Es kommt im maschinellen Sehen vor als shape matching, d.h. das Finden von Korrespondenzen zwischen zwei 3D-Oberflächen, als feature matching, d.h. das Finden von Korrespondenzen zwischen Keypoints von ähnlichen, aber unterschiedlichen Objekten, und als dense matching, d.h. das Finden von dichtne Korrespondenzen derselben Szene aus unterschiedlichen Blickwinkeln vor. In der Optimierung gibt es als theoretische Formulierung dieses Problems die klassischen Probleme des linearen und quadratischen Zuordnungsproblems. Wir entwickeln effiziente Algorithmen, die schnell und akkurat Korrespondenzprobleme lösen und die in neuronale Netzwerke eingebettet hochqualitative empirische Ergebnisse liefern.

Literatur

• "A Comparative Study of Graph Matching Algorithms in Computer Vision", Haller, Stefan and Feineis, Lorenz and Hutschenreiter, Lisa and Bernard, Florian and Rother, Carsten and Kainmuller, Dagmar and Swoboda, Paul and Savchynskyy, Bogdan, IEEE European Conference on Computer Vision (ECCV) 2022 
• "A Scalable Combinatorial Solver for Elastic Geometrically Consistent 3D Shape Matching", Roetzer, Paul and Swoboda, Paul and Cremers, Daniel and Bernard, Florian, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2022
• "Deep Graph Matching via Blackbox Differentiation of Combinatorial Solvers", Rolínek, Michal and Swoboda, Paul and Zietlow, Dominik and Paulus, Anselm and Musil, Vít and Martius, Georg, Proceedings of the IEEE European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020 
• "Higher-order Projected Power Iterations for Scalable Multi-Matching", Bernard, Florian and Thunberg, Johan and Swoboda, Paul and Theobalt, Christian, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019 
• "A Convex Relaxation for Multi-Graph Matching", Swoboda, Paul and Mokarian, Ashkan and Theobalt, Christian and Bernard, Florian and others, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019 
• "A Study of Lagrangean Decompositions and Dual Ascent Solvers for Graph Matching"Swoboda, Paul and Rother, Carsten and Abu Alhaija, Hassan and Kainmuller, Dagmar and Savchynskyy, Bogdan, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017