[发明专利]特征点检测方法、设备和计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201710003459.0 | 申请日： | 2017-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN108268885B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 孙蒙蒙;李正龙 | 申请（专利权）人： | 京东方科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 黄亮 |
| 地址： | 100015 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 根据本公开的实施例，提供了一种使用卷积神经网络(CNN)来检测图像中的特征点的方法。所述方法包括：使用所述CNN中的第一类卷积层来处理所述图像的数据，以生成第一处理数据，所述第一类卷积层包括具有非共享权值的卷积核；使用所述CNN中的第二类卷积层来处理所述第一处理数据，以生成第二处理数据，所述第二类卷积层包括具有共享权值的卷积核；以及基于所述第二处理数据来确定所述图像中的特征点。此外，根据本公开的实施例还提供了相应的设备和计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 检测 方法 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种使用卷积神经网络“CNN”来检测图像中的特征点的方法，包括：使用所述CNN中的第一类卷积层来处理所述图像的数据，以生成第一处理数据，所述第一类卷积层包括具有非共享权值的卷积核；使用所述CNN中的第二类卷积层来处理所述第一处理数据，以生成第二处理数据，所述第二类卷积层包括具有共享权值的卷积核；以及基于所述第二处理数据来确定所述图像中的特征点。
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