MS-VSCN:用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络

摘要：

影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用.提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络.该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补.首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与每个普通卷积模块平行设置一个或多个空洞卷积模块,得到的特征经过融合后输入下一个网络层进行特征提取;最后,根据网络输出特征间的欧氏距离对影像的相似度进行比较,从而完成影像匹配关系的判别.实验结果表明,本文提出的方法在测试数据集上的性能优于对比方法,能够有效地完成影像匹配任务.

关键词：影像匹配、卷积神经网络、视觉相似度、深度特征、多尺度

所属期刊栏目：38

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;军委科技委基础加强项目

在线出版日期：2021-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：56-63