【摘 要】
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点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题,在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network(MPN)来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想,改进pointer network。以前的模型只输出输入序列的一个元素,而MPN模型选择输入序列中的一组元素作为输出。首先,把点集匹配问题转换为序列问题。这样,网络
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点集匹配是计算机视觉和模式识别中的重要问题,在目标识别、医学图像配准、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出基于机器学习的端对端模型——multi-pointer network(MPN)来解决点集匹配问题。该网络模型利用多标签分类的思想,改进pointer network。以前的模型只输出输入序列的一个元素,而MPN模型选择输入序列中的一组元素作为输出。首先,把点集匹配问题转换为序列问题。这样,网络的输入为顶点的坐标序列,输出为点对之间的对应关系。利用这种方式,可以解决相对于整个空间的平移变换和其他大
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