【摘 要】
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针对现有图像匹配算法追求匹配精度，而一定程度上忽略匹配速度下降的问题，设计了通道注意力和特征切片描述网络（CAFSD），并将其与快速特征点检测算法（ORB）结合，进而提出一种精度和速度均衡的图像快速匹配算法。首先利用通道注意力对ORB获取的图像块进行初步全局特征学习，接着将初步特征描述子切片，再对每个特征切片进行特征学习和二进制化，最后重新拼接得到二进制特征描述子，减少了传统二进制编码的冗余问题。
【基金项目】
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江苏省前沿引领技术基础研究专项（BK20192004C）； 江苏省高校优势学科建设工程资助课题；
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针对现有图像匹配算法追求匹配精度，而一定程度上忽略匹配速度下降的问题，设计了通道注意力和特征切片描述网络（CAFSD），并将其与快速特征点检测算法（ORB）结合，进而提出一种精度和速度均衡的图像快速匹配算法。首先利用通道注意力对ORB获取的图像块进行初步全局特征学习，接着将初步特征描述子切片，再对每个特征切片进行特征学习和二进制化，最后重新拼接得到二进制特征描述子，减少了传统二进制编码的冗余问题。此外，设计了复合损失函数进一步减少描述子二进制化造成的信息损失。实验结果表明，所提算法的匹配性能和处理速度优于大部分其他二进制匹配算法。
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