Abstrakt. Att upptäcka räntepunkter är en nyckelkomponent i visionsbaserade skattningsalgoritmer, såsom visuell odometri eller visuell SLAM. Klassiskt, intresse punkt upptäckt har gjorts med metoder som Harris, FAST, eller Dog. På senare tid har bättre detektorer föreslagits baserade på neurala nätverk. Traditionellt har räntepunktsdetektorer utformats för att maximera repeterbarheten eller matchningspoängen. I stället strävar vi efter ett annat mått, som vi kallar koncishet. Denna metriska fångar den minsta mängd räntepunkter som behöver extraheras för att uppnå korrekt relativ pose uppskattning. Att utvinna en minsta mängd räntepunkter är attraktivt för många applikationer, eftersom det minskar beräkningsbelastning, minne och, eventuellt, dataöverföring. Vi föreslår en ny förstärknings- och rankningsbaserad utbildningsram, som använder en fullständig relativ pose assessment pipeline under utbildningen. Det kan tränas på ett oövervakat sätt, utan pose eller 3D punkt mark sanning. Med hjälp av detta utbildningsramverk presenterar vi en detektor som överträffar tidigare intressepunkters detektorer när det gäller koncishet på en mängd allmänt tillgängliga dataset. Bilda. 1................................................................ Toppmoderna räntepunktersdetektorer är konstruerade för att ge en stor mängd repeterbara räntepunkter. I stället föreslår vi att man utbildar ett nät för att upptäcka en minsta mängd räntepunkter som är tillräckliga för att få fram exakta uppskattningar i förhållande till varandra. Tidigare metoder extraherar vanligtvis flera hundra räntepunkter för pose estimering. Däremot utvinner vår detektor mindre än hundra räntepunkter. Den perpixelpoäng som produceras av vår detektor visas till höger. Cirklarna anger extraherade räntepunkter (inliers i grönt, utliers i rött). Gröna linjer visar rätt tändstickor.
SIPS REF använder en rankningsförlust för att uppskatta en koncis uppsättning räntepunkter.
SIPS: Unsupervised Succinct Interest Points
{'venue': "IEEE International Conference on 3D Vision (3DV), Qu\\'ebec City, 2019", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}