[发明专利]一种基于聚合特征差异学习网络的异源图像匹配方法有效
| 申请号： | 201910872306.9 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110689060B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 权豆;王爽;焦李成;梁雪峰;魏少玮;李彦锋;呼延宁 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/75;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚合特征差异学习网络的异源图像匹配方法，使用异源可见光‑近红外VIS‑NIR数据集，将Country子集作为训练样本集，Field、Forest、Indoor、Mountain、Oldbuilding、Street、Urban和Water子集作为测试样本集；数据预处理；设计聚合特征差异学习网络结构，包含双分支特征提取网络，特征差异聚合网络，两个度量网络；训练聚合特征差异学习网络，基于两个度量网络的输出分别计算两个大间隔余弦损失函数和，得到网络最终损失函数，联合优化整个网络；将测试样本集输入到聚合特征差异学习网络中，以度量网络输出的匹配标签作为最终的预测标签。本发明提高了学习效率和匹配精度，更可靠，鲁棒性更强，匹配精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 聚合 特征 差异 学习 网络 图像 匹配 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于聚合特征差异学习网络的异源图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、使用异源可见光-近红外VIS-NIR数据集，将Country子集作为训练样本集，Field、Forest、Indoor、Mountain、Oldbuilding、Street、Urban和Water子集作为测试样本集；/nS2、数据预处理；/nS3、设计聚合特征差异学习网络结构，包含双分支特征提取网络，特征差异聚合网络，两个度量网络M
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