[发明专利]一种基于注意力图神经网络的特征匹配方法有效
| 申请号： | 202110237853.7 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112861988B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 张红英;王迪;楚红雨 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06V10/82;G06V10/44;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 621010 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明给出一种基于注意力图神经网络的特征匹配方法。首先，特征点提取阶段使用简易形状生成器获得训练数据集，以自监督学习方式生成图像伪标签，获得基础特征点检测器，随后将真实图像集进行单应性变化，使得模型获得单应不变性；然后，引入自适应不变性描述符构建算法，利用NetVLAD神经网络对多类描述符进行聚集得到元描述符，再通过以VGG为大框架的孪生神经网络与特征点提取器进行并行训练；最后，引入注意力图神经网络AGNN以得到高鲁棒性的局部特征向量，再利用Sinkhorn最优匹配算法分配AGNN的损失权重，以提高特征匹配矩阵准确性。本发明将自适应不变性用于描述符中，并结合AGNN最优匹配层，可以实现对变化场景的高鲁棒性的特征匹配。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意 力图 神经网络 特征 匹配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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