多尺度卷积三维重建特征点检测方法

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.

关键词：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

所属期刊栏目：44

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;郑州大学高层次人才科研启动基金项目

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1159-1165