Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt för nyckelpunktsdetektering som kombinerar handgjorda och lärda CNN-filter inom en grund flerskalig arkitektur. Handgjorda filter ger ankare strukturer för lärda filter, som lokaliserar, poäng och rang repeterbara funktioner. Skala-rymd representation används inom nätverket för att extrahera nyckelpunkter på olika nivåer. Vi designar en förlustfunktion för att upptäcka robusta funktioner som finns i en rad olika skalor och för att maximera repeterbarheten. Vår Key.Net modell är utbildad på data syntetiskt skapas från ImageNet och utvärderas på HPatches riktmärke. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar toppmoderna detektorer när det gäller repeterbarhet, matchande prestanda och komplexitet.
I REF kombineras handgjorda och lärda filter för att upptäcka repeterbara nyckelpunkter.
Key.Net: Keypoint Detection by Handcrafted and Learned CNN Filters
{'venue': 'International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}