一种基于自注意力深度神经网络的图像匹配方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于自注意力深度神经网络的图像匹配方法，步骤包括：首先构建数据集并对数据集中的数据进行特征增强；对于输入的特征，首先利用PointCN模块提取初始全局特征，再经过可微分池化层进行下采样，再传入顺序意识网络更好地学习全局信息，之后传入可微分不池化层进行上采样得到更好的全局信息;将经过PointCN模块提取的初始全局特征传入我们的自注意力层进行操作，可以得到加强后的特征信息。然后得到的更好的全局信息进行拼接处理，再经过PointCN模块得到初步预测结果；对初步预测结果通过加权8点算法进行计算，得到本质矩阵。本网络可以代替RANSAC去对SIFT一类算法提取的匹配点做后处理，来提高匹配精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自注意力深度神经网络的图像匹配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112288011A
申请号 ：
CN202011187322.3
公开（公告）日 ：
2021-01-29
申请日 ：
2020-10-30
授权号 ：
CN112288011B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
肖国宝陈顺兴钟振陈煜楷
申请人 ：
闽江学院
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县上街镇溪源宫路200号
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
钱莉
优先权 ：
CN202011187322.3
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06K9/46
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2021-02-23 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20201030
申请日 : 20201030
2021-01-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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