【摘 要】
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局部特征描述和检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。最近几年,基于学习的方法极大提升了关键点匹配的性能。最新的方法开始考虑在局部特征检测中参考局部特征描述符的信息。但在现有的两种方式中,一种是在欠约束的情况下期望局部特征描述符相关的信息反馈到描述符学习的损失函数的权重上,这种方式只能学到粗略的轮廓信息。另一种是直接对局部特征描述符的信息量进行度量,非面向匹配的度量对局部特征描述符的评价不够客观。本
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局部特征描述和检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。最近几年,基于学习的方法极大提升了关键点匹配的性能。最新的方法开始考虑在局部特征检测中参考局部特征描述符的信息。但在现有的两种方式中,一种是在欠约束的情况下期望局部特征描述符相关的信息反馈到描述符学习的损失函数的权重上,这种方式只能学到粗略的轮廓信息。另一种是直接对局部特征描述符的信息量进行度量,非面向匹配的度量对局部特征描述符的评价不够客观。本文提出了一种局部特征描述与检测联合学习框架,在局部特征检测过程中更充分地参考局部特征描述符在匹配中的性能来判定关键点,并学习局部可区分性增强的特征描述符,具体的内容和贡献如下:（1）提出了引导排位损失（Guided Rank Loss）来训练局部特征检测网络,鼓励回归的匹配评分与引导评分具有相同的排序。其中,引导评分是对局部特征描述符在匹配中的性能表现构建量化评价。同时还提出了恢复局部特征检测响应图分辨率的方法,从分辨率低于图像且局部模糊的匹配评分中获得精确的关键点坐标。（2）提出了局部增强的三元组损失函数（Local Enhanced Triplet Loss）来训练局部特征描述网络,以增强局部特征描述符的局部可区分性并获得对局部特征描述符匹配性能更详尽的评价。（3）在图像关键点匹配,3D重建,视觉定位三个视觉任务上对所提出的方法进行了实验验证。与目前最先进的方法相比,本文所提出的方法在三个公共基准数据集上表现出了相当的性能,并在显著光照变化下取得了最佳的性能。
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