多尺度卷积三维重建特征点检测方法

作     者：赵亚帅 李宏伟 张进鹏 张彭昱 张鹏飞 ZHAO Ya-shuai;LI Hong-wei;ZHANG Jin-peng;ZHANG Peng-yu;ZHANG Peng-fei

作者机构：郑州大学信息工程学院河南郑州450052 郑州大学地球科学与技术学院河南郑州450052 

基　　金：国家自然科学基金项目(41571394) 郑州大学高层次人才科研启动基金项目(237-32310319) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第4期

页      码：1159-1165页

摘      要：为提高特征点检测的质量和性能,实现间接提高三维重建的模型效果,建立一个多尺度卷积的特征点检测模型。参考多尺度模型思想,设计一个通过有监督的学习,使用卷积运算检测点特征点的方法;在融合多尺度与视觉注意力机制的基础上,通过恒等映射改善图像特征丢失的缺点,提高特征点检测的重复率。通过在不同数据集上进行测试,有效检测到大量准确且重复的特征点,相比于同类方法,有效降低了检测的时间成本。

主 题 词：三维重建 特征点 卷积神经网络 多尺度 注意力模型 特征丢失 重复率 

学科分类：081104[081104] 08[工学] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.04.027

馆 藏 号：203121202...