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摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开一种局部特征提取方法。建立一种新的局部特征学习网络框架，以全卷积网络L2‑Net为骨干网络，通过提取空间结构增强模块的特征，融合到骨干网络的中间层和深层；将具有深度信息的数据集作为训练集，通过数据集自带的深度信息获得两幅图像的对应关系，作为局部特征区分性训练和鲁棒性训练的真值；新的局部特征学习网络框架输出用于区分性训练的特征热图和用于鲁棒性训练的特征检测热图和局部特征描述符。本发明兼顾鲁棒性和区分性，网络在深层依旧包含丰富的结构信息，从而提高了区分性通过联合强化学习的方法最终获得更好的局部特征描述符。最后，本方法在特征匹配任务上进行了评估并取得了先进的结果。
主权项：1.一种局部特征提取方法，其特征在于，建立一种新的局部特征学习网络框架；所述新的局部特征学习网络框架以全卷积网络L2-Net作为骨干网络，通过提取空间结构增强模块的特征，将其融合到骨干网络的中间层和深层；将具有深度信息的数据集作为训练集，通过数据集自带的深度信息获得对应关系，所述对应关系作为局部特征区分性训练和鲁棒性训练的真值；所述新的局部特征学习网络框架输出用于区分性训练的置信度得分图和用于鲁棒性训练的特征检测热图和局部特征描述符；分别进行区分性训练和鲁棒性训练，优化新的局部特征学习网络框架参数。
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百度查询： 东北大学 一种局部特征提取方法
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