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학술대회자료
저자정보
홍성환 (고려대학교) 남지수 (고려대학교) 조석주 (고려대학교) 김승룡 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,464 - 1,475 (12page)

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Existing pipelines of semantic correspondence commonly include extracting high-level semantic features for the invariance against intra-class variations and background clutters. This architecture, however, inevitably results in a low- resolution matching field that additionally requires an ad-hoc interpolation process as a post processing for converting it into a high-resolution one, certainly limiting the overall performance of matching results. To overcome this, inspired by recent success of implicit neural representation, we present a novel method for semantic correspondence, called neural matching field(NeMF). However, complicacy and high dimensionality of a 4D matching field are the major hindrances. To address them, we propose a cost embedding network consisting of convolution and self-attention layers to process the coarse cost volume to obtain cost feature representation, which is used as a guidance for establishing high-precision matching field through the following fully-connected network. Although this may help to better structure the matching field, learning a high-dimensional matching field remains challenging mainly due to computational complexity, since a naïve exhaustive inference would require querying from all pixels in the 4D space to infer pixel-wise correspondences. To overcome this, in the training phase, we randomly sample matching candidates for learning the networks. In the inference phase, we propose a novel inference approach which iteratively performs PatchMatch-based inference and coordinate optimization at test time. With the proposed method, state-of-the-art performance is attained on several standard benchmarks for semantic correspondence.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 예비
Ⅳ. 본론
Ⅴ. 구현
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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