• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《传感技术学报》 >注意力和多重特征融合的图像局部特征检测及描述

注意力和多重特征融合的图像局部特征检测及描述

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

针对基于深度学习的图像局部特征检测与描述模型参数大和内存资源消耗大的问题,提出一种结合注意力和多重特征融合的图像局部特征检测及描述算法.首先在不改变图片大小的条件下,使用基础残差块和膨胀卷积搭建基础骨干网络以获得图片的多尺度特征;然后在不增加模型复杂度的前提下,结合注意力机制从而获得更加优良的特征;最后通过改进的跳跃连接将低层语义信息与高级语义信息融合,更利于特征点的检测和描述.实验结果表明,在模型大小远小于同类方法模型的情况下,所提算法在HPatches数据集上表现优异,当阈值选取2～6时总体上的MMA值分别为0.57、0.71、0.78、0.81、0.83,与R2D2相比,分别提升了2.3％、2.4％、1.9％、1.4％、1.1％,提取的特征及描述更加鲁棒.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号