【摘 要】
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图像区块是指图像特征点附近的像素区块,可以反映图像的本质特征。图像区块匹配的应用范围广泛,包括图像拼接、物体识别、三维重建、增强现实等,在计算机视觉任务中有着十分重要的作用。本次课题的主要目标是探究深度学习在图像区块匹配中的应用,并提升图像区块匹配的准确率。对于图像区块匹配的早期研究是基于特征工程的,例如SIFT等,是由研究员手工设计的。然而,随着带标签的训练数据越来越多,计算机的计算资源逐步增加
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图像区块是指图像特征点附近的像素区块,可以反映图像的本质特征。图像区块匹配的应用范围广泛,包括图像拼接、物体识别、三维重建、增强现实等,在计算机视觉任务中有着十分重要的作用。本次课题的主要目标是探究深度学习在图像区块匹配中的应用,并提升图像区块匹配的准确率。对于图像区块匹配的早期研究是基于特征工程的,例如SIFT等,是由研究员手工设计的。然而,随着带标签的训练数据越来越多,计算机的计算资源逐步增加,新一代的深度学习描述符已经在效果上超过了手工设计的描述符。本论文关注应用在图像区块匹配的深度神经网络,旨在构造适合的网络结构,提升图像区块匹配的准确率。本论文提出的网络结构命名为DFR-net。该网络在分辨率级别上使用了密集连接模式学习特征,并具有单塔结构,使网络更专注于图像区块之间的关系。其中的RDCNet模块,经过实验证明适合于提取图像区块的特征。本论文还探究了将度量学习应用于图像区块匹配的优势。为确保实验的结果,论文在公开的Brown数据集和HPatches数据集上进行了训练和测试。经过实验证明,该网络对图像区块的匹配任务在准确率上有所提升。
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