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一种图像特征检测方法及系统 

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申请/专利权人:哈尔滨工业大学

摘要:本发明公开了一种图像特征检测方法及系统,涉及图像处理技术领域。本发明的技术要点包括:获取多组图像的特征点和对应的描述子;基于FasterNet模块构建图像特征检测模型,并将多组图像的特征点和对应的描述子输入图像特征检测模型中进行训练,获取训练好的图像特征检测模型;将待检测图像输入训练好的图像特征检测模型中,获取待检测图像的特征点和描述子。本发明引入一种轻量级神经网络EdgePoint,设计了一种新的检测损失函数来提高推断速度;提出了正交对齐损失和局部PCA压缩结合,以学习紧凑的32维描述符。实验结果表明,本发明在多个数据集上表现优于SuperPoint方法,使其成为多摄像头或多机器人任务的高效解决方案。

主权项:1.一种图像特征检测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取多组图像的特征点和对应的描述子;基于FasterNet模块构建图像特征检测模型,将多组图像的特征点和对应的描述子输入所述图像特征检测模型中进行训练,获取训练好的图像特征检测模型;其中,所述图像特征检测模型包括共享编码器、检测解码器和描述解码器;所述共享编码器用于将输入的灰度图处理成特征图并输出至所述检测解码器和所述描述解码器,包括Patch嵌入层和两个FasterNet模块;所述检测解码器用于检测特征图中特征点的位置,包括一个FasterNet模块和一个卷积层;所述描述解码器用于采样特征点对应的描述子,包括Patch合并层、两个FasterNet模块和两个卷积层;将待检测图像输入训练好的图像特征检测模型中,获取待检测图像的特征点和描述子。

全文数据:

权利要求:

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