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申请/专利权人：苏州深视信息科技有限公司
摘要：本发明涉及电路板配准技术领域的一种基于深度角点特征匹配的刚性电路板配准模型及方法，所述模型包括特征提取模块、位置编码模块、粗粒度特征对齐模块、匹配点注意力模块、细粒度特征对齐模块和输出模块。本发明将深度学习和弱监督学习相结合，解决刚性电路板的配准问题，本发明提出的方法，能大大提升基于点特征的配准方法的精度上线，通过弱监督学习，能大大提升模型的泛化能力，并节省标注训练样本的人力。
主权项：1.一种基于深度角点特征匹配的刚性电路板配准模型，其特征在于，包括特征提取模块、位置编码模块、粗粒度特征对齐模块、匹配点注意力模块、细粒度特征对齐模块和输出模块；所述特征提取模块用于提取电路板模板和图像中的像素特征；所述位置编码模块用于对特征提取模块输出的像素特征的位置进行编码，从而让像素特征包含位置信息；所述粗粒度特征对齐模块用于对编码后的图像的粗粒度特征和模板的粗粒度特征特征对齐并输出粗粒度特征匹配矩阵；所述匹配点注意力模块用于筛选出特征匹配矩阵中的高匹配度的粗粒度特征，并基于粗粒度特征和细粒度特征的尺度缩放关系保留对应位置的高分辨特征图上的特征；所述细粒度特征对齐模块将编码后的图像的细粒度特征和模板的细粒度特征特征进行特征对齐后输出细粒度特征匹配矩阵；所述输出模块将细粒度特征匹配矩阵变换成二维概率矩阵并输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州深视信息科技有限公司 一种基于深度角点特征匹配的刚性电路板配准模型及方法
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