MatRes：同時マッチングと復元のためのゼロショット推論時モデル適応
arXiv cs.CV / 2026/4/14
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要点
- MatResは、視点の変化と劣化が同時に存在する状況において、画像復元と幾何学的対応関係推定を共同で改善するゼロショットの推論時適応フレームワークとして提案される。
- 本手法は推論時に単一の低品質／高品質の画像ペアを活用し、対応する位置に対して条件付き類似性を強制することで、復元とマッチングを協調させる。
- MatResは、学習済みの全コンポーネントを凍結しつつ軽量なモジュールのみを更新することで、オフライン学習や追加の教師データを用いない。
- 多数の復元–マッチングの組み合わせに関する実験結果から、MatResは復元のみ／マッチングのみを用いる場合と比べて、画像品質と幾何学的整合の両方で大幅な向上をもたらすことが示される。
- 著者らは、MatResを、マッチングと復元を独立に扱うと干渉してしまう現実の複数画像撮影環境に対する実用的な解決策として位置付けている。
