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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于图像处理领域，具体涉及一种用于自然场景图像匹配的局部描述子网络的训练方法，包括：采用原始样本和生成样本训练描述子网络；每次训练中先采用以下方式生成样本：通过几何扰动方式对各原始样本采样，生成各新样本；并使用当前描述子网络计算各新样本及其对应的原始样本的描述子，并通过描述子计算对抗生成损失函数，基于对抗生成损失函数反向传播，优化控制参数，以产生具有更大对抗生成损失函数的生成样本；且每次迭代训练所用损失函数包括原始样本三输入损失和生成样本三输入损失，每个损失中的距离采用混合距离进行计算，且混合距离中的混合系数采用最大似然估计求取。本发明方法能提升描述子在自然场景中较大干扰条件下的性能。
主权项：1.一种用于自然场景图像匹配的局部描述子网络的训练方法，其特征在于，包括：将原始样本和生成样本均作为训练样本，训练局部描述子网络；其中，每次迭代训练中，先采用以下方式生成所述生成样本：通过几何扰动的方式对各原始样本进行采样，生成各新样本；并使用当前描述子网络计算各新样本及其对应的原始样本的描述子，并通过描述子计算对抗生成损失函数，基于对抗生成损失函数反向传播，优化控制参数，以产生具有更大对抗生成损失函数的生成样本；且每次迭代训练所采用的训练用损失函数包括原始样本三输入损失和生成样本三输入损失两部分，每个损失中的距离采用混合距离进行计算，且所述混合距离中的混合系数采用最大似然估计求取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种用于自然场景图像匹配的局部描述子网络的训练方法
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