I detta dokument presenteras ett självövervakat ramverk för utbildning av intressepunkters detektorer och deskriptorer som lämpar sig för ett stort antal geometriska problem i datorseendet. I motsats till patch-baserade neurala nätverk, vår fullt-konvolutionella modell fungerar på fullstora bilder och gemensamt beräknar pixel-nivå räntepunkter platser och tillhörande deskriptorer i ett framåt pass. Vi introducerar Homographic Adaptation, en multi-scale, multihomografi för att öka räntepunktsdetektion repeterbarhet och utföra cross-domain anpassning (t.ex., syntetisk-till-real). Vår modell, när den är utbildad på MS-COCO generiska bilddataset med hjälp av Homographic Adaptation, kan upprepade gånger upptäcka en mycket rikare uppsättning av intressepunkter än den ursprungliga föranpassade djupa modellen och någon annan traditionell hörndetektor. Det slutliga systemet ger upphov till state-of-the-art homography estimation resultat på HPatches jämfört med LIFT, SIFT och ORB.
SuperPoint REF införde ett självövervakat ramverk för utbildning av intressepunkters detektorer och deskriptorer.
SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}