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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1,577 - 1,580 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.12.1577
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Image stitching is an image processing technique that combines multiple overlapping images into one. Classical image stitching extracts common feature keypoints from input images and use them as reference points for aligning the images. Convolutional neural network-based image stitching network combines latent feature vectors to produce stitched output from input overlapping images. This paper proposes a transformer-based image stitching network along with its implementation and training strategies. Unlike previous methods, the proposed transformerbased image stitching network explicitly learns to produce stitched output images from connection between patches of input images. It achieves 3.7dB higher PSNR and 0.12 higher SSIM than classical image stitching technique.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Transformer-based Image Stitching Network
Ⅲ. Training and Experiment Results
Ⅳ. Conclusion
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
M. M. Hossain, H. Lee, and J. Lee, “Fast image stitching for video stabilization using sift feature points,” J. KICS, vol. 39, no. 10, pp. 957-966, 2014. (https://doi.org/10.7840/Kics.2014.39C.10.957).
D. G. Lowe, “Object recognition from local scale-invariant features,” in Proc. Seventh IEEE Int. Conf. Computer Vision, vol. 2, pp. 1150-1157, 1999. (https://doi.org/10.1109/ICCV.1999.790410).
M. A. Fischler and R. C. Bolles, “Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography,” Commun. ACM, vol. 24, no. 6, pp. 381-395, 1981. (https://doi.org/10.1145/358669.358692).
A. Dosovitskiy, L. Beyer, A. Kolesnikov, et al., “An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale,” arXiv preprint arXiv:2010.11929, 2020. (https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.11929).
A. Paszke, S. Gross, F. Massa, et al., “Pytorch: An imperative style, highperformance deep learning library,” Advances in NIPS, vol. 32, 2019.
D. G. Lowe, “Object recognition from local scale-invariant features,” in Proc. Seventh IEEE Int. Conf. Computer Vision, vol. 2, pp. 1150-1157, 1999. (https://doi.org/10.1109/ICCV.1999.790410).
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