[发明专利]基于卷积神经网络的特征点提取方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110847200.0 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113298097B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 周军;李静远;刘野;黄坤 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的特征点提取方法、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明首先使用公共的卷积神经网络编码器1对输入的任意尺寸灰度图像提取低维特征；然后将特征点检测与描述子的生成进行解耦合，将低维度特征分别送入特征点检测解码器和卷积神经网络编码器2；描述子解码器利用特征点解码器输出的特征点坐标，对卷积神经网络编码器2输出的高维特征张量进行插值，以提取对应特征点的描述子。本发明在保持和传统提取方案相似的精度的同时，大幅度降低计算复杂度，为特征点提取方案在嵌入式平台的部署提供可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 特征 提取 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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