Abstract-Vi presenterar en djup convolutional neural nätverk för att uppskatta den relativa homografin mellan ett par bilder. Vårt feed-forward nätverk har 10 lager, tar två staplade gråskala bilder som ingång, och producerar en 8 graders frihet homografi som kan användas för att kartlägga pixlar från den första bilden till den andra. Vi presenterar två konvolutionella neurala nätverksarkitekturer för HomografiNet: ett regressionsnätverk som direkt uppskattar de verkligt värderade homografiparametrarna, och ett klassificeringsnätverk som producerar en distribution över kvantiserade homografer. Vi använder en 4-punkts homografi parameterization som kartlägger de fyra hörnen från en bild till den andra bilden. Våra nätverk är utbildade i en end-to-end mode med hjälp av förvrängda MS-COCO bilder. Vårt tillvägagångssätt fungerar utan behov av separata lokala detekterings- och omvandlingssteg. Våra djupa modeller jämförs med en traditionell homografiskattning baserad på ORB-funktioner och vi belyser de scenarier där HomographyNet överträffar den traditionella tekniken. Vi beskriver också en mängd olika tillämpningar som drivs av djup homografi uppskattning, vilket visar flexibiliteten i ett djupt lärande strategi.
DeTone m.fl. REF föreslog en CNN-arkitektur för att uppskatta den relativa homografin mellan två bilder genom att regressera en 4-punkts homografiparameterisering med en Euclidean förlust.
Deep Image Homography Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}