ライフハウス誘導型の構造的推論によるトポロジー対応スケルトン検出
arXiv cs.CV / 2026/4/23
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要点
- この論文は、自然画像におけるスケルトン検出が、わずかな姿勢や動きの変化で不連続になりやすい点を指摘しています。
- 提案手法は Lighthouse-Skel で、スケルトンの信頼度フィールドと、端点や分岐点といった構造アンカーを同時に学習するトポロジー対応の枠組みです。
- デュアルブランチの協調検出により、ポイント側ブランチが学習した空間分布が、トポロジー的に脆弱な領域への注目を促し、検出精度を高めます。
- さらに、検出した分岐点とブレイクポイントを「灯台」として、低コストな経路に沿って不連続なスケルトン断片を再接続し、連続性と構造の健全性を改善します。
- 4つの公開データセットでの実験では、競争力のある検出精度に加えて、スケルトンの連結性と構造的整合性が大幅に向上することが示されています。
