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为了突破基于人工设计的特征点检测器的性能限制,提出了一种新的数据驱动的基于差分特征响应图的无监督特征点检测网络。该网络使用不同尺度的卷积核计算差分输出,利用差分响应图的绝对值大小筛选出大量特征点,并评判这些特征点重要性程度。同时采用旋转、光照、模糊等多种图像变换训练检测器,获得相应特征不变性,使得该网络更适用于小规模数据集训练。通过在3个常用数据集上进行实验,并与现有经典算法进行定性与定量的对比分析,结果表明,基于差分响应图的无监督特征点检测网络能较好地完成特征点检测任务,所需训练时间更短、边缘定位