密钥.Net

Net:通过手工制作和学习的CNN过滤器检测关键点。我们介绍了一种新的关键点检测任务的方法,结合手工制作和学习的CNN过滤器在一个浅的多尺度架构。手工制作的过滤器为学习的过滤器提供锚定结构,它将可重复的特性本地化、评分和排序。在网络中使用比例空间表示法提取不同层次的关键点。我们设计了一个损失函数来检测存在于一系列尺度上的稳健特征,并使可重复性得分最大化。我们的这个httpurl模型是根据ImageNet综合创建的数据训练的,并在HPatches基准测试上进行评估。结果表明,我们的方法在重复性、匹配性能和复杂度方面优于现有的检测器。

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