Matchable Image Retrieval by Learning from Surface Reconstruction

[chullhwan-song]

https://arxiv.org/abs/1811.10343
https://github.com/hlzz/mirror

[chullhwan-song]

Abstract

• image retrieval > 먼저 새로운 개념이 나와서 이것만. 리뷰
• 3D reconstruction

Method

Pre-Matching Regional Code (PRC)

• 기본적으로 Deep Feature에 대한 새로운 개념은 없다.
• R-MAC, SPoc, L2 Pooling(Max결과에 sqrt > 소스 참조)개념중에 특히, R-MAC를 Base한다.
• 여기서는 기본적으로 Region별 vector를 합치는게 문제가 될수 있다고 보고 있음. > the mixed regional information may weaken its expressive power.
• 이 문제의 해결책으로 "pre-matching regional code (PRC)" 개념을 제안. > R-MAC처럼 적용한다고 해서 "PR-MAC"
• 사실 큰 개념은 아니고 Region 별 vector를 독립적으로 보고 matching한다는 개념 -> 즉, 한 이미지에 여러개의 vector가 존재하게 되는거고, 당연히 matching cost를 늘어갈것임.
  
  • query image 의 region 중의 하나를 vector
  • target 이미지 의 region별 vector set
• 최종적인 distnace는,
  
• 하지만 언급했듯이 matching cost가 많이드니, 먼저 R-MAC를 이용하고, Re-Ranking용으로 PRE-MAC를 적용한다.