[发明专利]一种基于深度学习的图像特征点检测匹配网络在审
| 申请号： | 202210856359.3 | 申请日： | 2022-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN115115860A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 罗欣;赖广龄;吴禹萱;韦祖棋;宋依芸;常乐;许文波 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/82;G06V10/40 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 313001 浙江省湖州市西*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明基于改进的SuperPoint网络和改进的SuperGlue网络设计了一种融合网络，该网络利用全卷积网络提取图像特征点，使用一种亚像素化模块利用邻域窗口信息增进特征点的坐标精度，对图像特征点与特征向量联合编码后利用注意力机制模拟人类进行特征点匹配的过程并采用Sinkhorn算法解算匹配关系。本发明设计了自适应的空间约束层，利用空间约束关系对粗匹配点对进行多种方法的并行筛选和计算，能够自适应判别图像间的空间关系，对输入图像提取出匹配好的特征点对。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 特征 检测 匹配 网络 | ||
【主权项】：
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