摘要
لمعالجة مشكلة انخفاض دقة استخراج نقاط الميزات وارتفاع حجم حسابات المعلمات في طريقة مطابقة الميزات القائمة على شبكة SuperPoint تحت تحديات مثل الإضاءة والوضع والزاوية، تم اقتراح طريقة خفيفة الوزن لاستخراج ومطابقة نقاط الميزات تدمج استراتيجية متدرجة. أولاً، تم تعديل هيكل شبكة SuperPoint باستخدام الالتفاف القابل للفصل عميقاً لتقليل حجم حسابات المعلمات للنموذج؛ ثانيًا، تم بناء وحدة انتباه في جزء استخراج الميزات لتعزيز قدرة الشبكة على التقاط الميزات مكانيًا، وتصميم وحدة دمج ميزات متعددة المقاييس متدرجة لالتقاط تفاصيل الهدف وتعزيز تعبير الميزات؛ أخيرًا، تم استخدام خوارزمية SuperGlue لمطابقة نقاط الميزات المكتسبة. أظهرت التجارب على مجموعة بيانات Hpatches أن الطريقة المقترحة حققت متوسط دقة مطابقة (mAP) وتكرار نقاط الميزات (Rep) بنسبة 86% و70% على مشاهد تغيير الإضاءة، و78% و68% على مشاهد تغيير الزاوية. لم تظهر الطريقة المقترحة ميزة معينة في مطابقة الميزات فقط، بل حققت أيضًا نتائج جيدة عند تطبيقها على دمج الفيديو.
关键词
استخراج نقاط الميزات;مطابقة نقاط الميزات;خفيفة الوزن;آلية الانتباه;دمج الميزات متعددة المقاييس المتدرجة
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website