检索结果-南通市图书馆

长江信息通信 2024年第8期37卷 31-33页

作者：孙伍虹志吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022

传统手工设计的特征提取方法如SIFT、ORB等,在光照或视角变化等挑战性场景中特征提取鲁棒性、精度都不如基于深度学习的特征点检测网络。启发于keypointnet网络在图像特征提取任务中表现的鲁棒性,文章利用轻量化网络设计keypointnet改... 详细信息

传统手工设计的特征提取方法如SIFT、ORB等,在光照或视角变化等挑战性场景中特征提取鲁棒性、精度都不如基于深度学习的特征点检测网络。启发于keypointnet网络在图像特征提取任务中表现的鲁棒性,文章利用轻量化网络设计keypointnet改进模型,旨在使其满足一定精度的情况下,在资源受限的平台上实时运行。实验结果表明,改进后的keypointnet在HPatches数据集上,重复性与单应性精度都优于原keypointnet模型,并且改进后的网络模型参数量大约压缩了88.83%,浮点运算次数减少了约86.62%,更适合部署在实际场景中。

关键词：深度学习图像特征提取轻量化网络 keypointnet网络

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