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联合多尺度与注意力模型的双分支局部特征提取方法
被引量:
1
1
作者
黄鑫涛
曹力
+1 位作者
蔡有城
李琳
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期1297-1303,共7页
局部特征是图像匹配与识别等应用中的关键表征方式.针对目前局部特征提取方法存在的尺度单一、区分性不足等问题,本文基于双分支编码器-解码器提出了一种联合多尺度与注意力机制的局部特征提取方法.首先,在共享编码阶段,采用经典的VGG-S...
局部特征是图像匹配与识别等应用中的关键表征方式.针对目前局部特征提取方法存在的尺度单一、区分性不足等问题,本文基于双分支编码器-解码器提出了一种联合多尺度与注意力机制的局部特征提取方法.首先,在共享编码阶段,采用经典的VGG-Style卷积神经网络对输入图像提取不同尺度的特征层;其次,在关键点解码阶段,通过与编码阶段中相同尺度特征进行并联构建特征金字塔结构以解决单一预测结构带来的特征信息不足等问题,同时在描述解码器中嵌入基于空间、通道的混合注意力模型以实现特征的选择性预测;最后针对检测和描述过程分别提出了针对性的损失函数对训练目标进行优化.实验结果表明,本文方法所提取的局部特征相较于现有方法不仅在重复性和区分性上表现更好,而且对视角、光照等变化具有更高的鲁棒性.
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关键词
图像匹配
局部特征提取
卷积神经网络
特征金字塔
注意力机制
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职称材料
题名
联合多尺度与注意力模型的双分支局部特征提取方法
被引量:
1
1
作者
黄鑫涛
曹力
蔡有城
李琳
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期1297-1303,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFC1523100)资助
安徽省科技援藏援疆援青专项项目(202104e11020006)资助
青海省科技成果转化专项项目(2021-GX-111)资助.
文摘
局部特征是图像匹配与识别等应用中的关键表征方式.针对目前局部特征提取方法存在的尺度单一、区分性不足等问题,本文基于双分支编码器-解码器提出了一种联合多尺度与注意力机制的局部特征提取方法.首先,在共享编码阶段,采用经典的VGG-Style卷积神经网络对输入图像提取不同尺度的特征层;其次,在关键点解码阶段,通过与编码阶段中相同尺度特征进行并联构建特征金字塔结构以解决单一预测结构带来的特征信息不足等问题,同时在描述解码器中嵌入基于空间、通道的混合注意力模型以实现特征的选择性预测;最后针对检测和描述过程分别提出了针对性的损失函数对训练目标进行优化.实验结果表明,本文方法所提取的局部特征相较于现有方法不仅在重复性和区分性上表现更好,而且对视角、光照等变化具有更高的鲁棒性.
关键词
图像匹配
局部特征提取
卷积神经网络
特征金字塔
注意力机制
Keywords
image matching
local feature extraction
convolution neural network
feature pyramid
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合多尺度与注意力模型的双分支局部特征提取方法
黄鑫涛
曹力
蔡有城
李琳
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
1
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参考文献
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