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LET-NET

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Idea

  1. 提出轻量级 CNN 结合 LK 光流进行特征点提取图像一致性计算(特征图 F 和分数图 S,打破亮度一致性假设(亮度一致性 \(\to\) 同一像素的卷积特征不变,以适应 HDR 环境
  2. 提取最快速的深度学习角点(证明局部信息足以提取角点
  3. 提出了一种损失函数 mNRE 来提取图像中的局部不变量,并改进了角点提取中的峰值损失。

Pipeline of LET-NET

Experiments

项目有问题,issue


最后更新: 2024年9月25日 15:58:57
创建日期: 2024年5月17日 08:12:10
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