不同于SuperPoint或者SEKD,本文虽然也是dense prediction类型的结构,但并不同时预测kpt和description两个图,而是只预测了一个形状为HxWxd(d为特征描述的长度)的特征图,然后既作描述结果又作检测结果…从spatial维度来说,该特征图的每个像素位置是一个描述子;从channel维度来说,每一个通道代表一个特征检测器的...
另外还有很多其他类型的探索工作,推荐看看【Matching Features without Descriptors:Implicitly Matched Interest Points】【Long-term Visual Localization using Semantically Segmented Images】等挺多种的,不过D2Net属于其中结果最好的。
- 香港科技大学等提出ASLFeat,目标是提取准确的局部特征和匹配能力。 - 论文认为匹配性能的提升有两个限制:特征点缺乏shape-awareness几何形变能力,关键点定位不准确难以解决相机模型的鲁棒性。 - 论文提出三个创新:deformable convolutional network解决几何形变;特征金字塔实现 low-level和high的特征融合;在D2net基础上,...
期刊优先数字出版,也称( ),是数字出版的一部分,即以数字出版方式提前出版将在传统印刷版期刊出版的定稿论文。 A. On-line B. Off-line C. net First
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作为近两年detector和descriptor joint learning(也称one-stage)类型论文的又一代表,D2-Net是一种相当特别的结构。其特点是“一图两用”,即网络预测出的dense tensor即是detection score maps,又是description map特征图即代表特征检测结果又代表特征描述结果(注意预测的特征图并不是原图分辨率大小)。换句话说,...
作为近两年detector和descriptor joint learning（也称one-stage）类型论文的又一代表，D2-Net是一种相当特别的结构。其特点是“一图两用”，即网络预测出的dense tensor即是detection score maps，又是description map特征图即代表特征检测结果又代表特征描述结果（注意预测的特征图并不是...