| 双损失估计下强化学习型图像匹配方法 |
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| 引用本文： | 谌钟毓,韩燮,谢剑斌,熊风光,况立群. 双损失估计下强化学习型图像匹配方法[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(5): 240-246. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2108-0284 |
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| 作者姓名： | 谌钟毓 韩燮 谢剑斌 熊风光 况立群 |
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| 作者单位： | 1.中北大学 大数据学院，太原 030051 2.国防科技大学 电子科学学院，长沙 410073 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;山西省重点研发计划;山西省自然科学基金;山西省研究生创新项目;山西省回国留学人员科研项目 |
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| 摘 要： | 学习型特征检测器利用神经网络来检测和匹配图像特征点,其网络参数通常通过优化低层视觉的匹配准确率而训练得到,然而在高级视觉任务中,低层图像配准率的提升未必能带来更佳性能.针对该问题,提出一种双损失误差策略下的强化学习方法,一方面,将学习不变特征变换(LIFT)所得到的特征点和描述符以概率形式表示,估算出图像间的相对位姿,...
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| 关 键 词： | 强化学习 极线约束 特征描述子 神经网络 损失函数 图像匹配 |
Reinforcement Learning-Based Image Matching Method Under Double Loss Estimations |
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| CHEN Zhongyu,HAN Xie,XIE Jianbin,XIONG Fengguang,KUANG Liqun. Reinforcement Learning-Based Image Matching Method Under Double Loss Estimations[J]. Computer Engineering and Applications, 2022, 58(5): 240-246. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2108-0284 |
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| Authors: | CHEN Zhongyu HAN Xie XIE Jianbin XIONG Fengguang KUANG Liqun |
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| Affiliation: | 1.School of Data Science and Technology, North University of China, Taiyuan 030051, China2.College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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