10.3969/j.issn.1000-386x.2021.09.032
基于特征金字塔网络的图像关键点检测算法研究
传统的图像关键点检测算法大都基于人工设计,不能适应场景变换,泛化性能较差.对此提出一种基于特征金字塔网络的图像关键点检测算法,通过融合网络中多尺度特征使得检测出的关键点具备尺度不变性,能够提取可重复的、鲁棒的关键点.为了提高算法的性能,并提出一种有效的方法产生训练数据集,训练数据集包括室内和室外的各种复杂场景.在多个公开数据集上对该算法进行测试,并与其他关键点检测算法进行对比,实验结果表明,该算法所提取的关键点在可重复率上有良好的表现.
图像关键点检测;特征金字塔网络;可重复性;深度学习
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TP3(计算技术、计算机技术)
2021-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
205-213
