特征点检测--基于CNN：TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector
TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector
Yannick Verdie1,∗ Kwang Moo Yi1,∗ Pascal Fua1 Vincent Lepetit2
作者基于LeNet-5 网络设计一个用于特征点检测的框架。
框架结构：
- 输入：图像块（image patch）
- 处理：神经网络-卷积，池化，全连接
- 输出：一个回归值
对于整张图像需要裁剪成不同小块（patch）送入网络，从而得到该图像的特征点响应值，如下图所示：
最终根据响应值来确定特征点的位置，如图所示：
该方法提取的特征点对光照和天气天气变化的鲁棒性强。
转载于:https://www.cnblogs.com/burton/p/10400834.html
特征点检测--基于CNN：TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector相关推荐
- Computer Vision_33_SIFT：TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector——2014
此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的 ...
- 论文阅读笔记《TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector》
核心思想 该文提出一种基于学习的关键点检测算法,能够很好的应对季节,时间的变化.该文核心思想在于训练得到一个回归器,根据输入的图块,输出对应的得分图,其中分值高的位置就表示关键点.因为目前没有适合 ...
- MTCNN人脸及特征点检测--基于树莓派3B+及ncnn架构
概述 本文尝试在树莓派3B+上用ncnn框架测试MTCNN. ncnn的基本编译和使用请参考<在树莓派3B+上编译ncnn并用benchmark和mobilenet_yolo测试>.本文在 ...
- 基于梯度方向、极化变换和聚类算法的图像主特征直线检测
基于梯度方向.极化变换和聚类算法的图像主特征直线检测 基于机器学习和图像处理的直线检测 代码主要思路: 1)借助类LSD直线检测,提取图像各个方向梯度:2)对像素中的各个梯度方向做极化变换:3)对计划 ...
- Opencv特征点检测及目标提取
Opencv特征点检测及目标提取 前言 1. 特征点检测方法简介 2. 单张图片特征点检测 3. opencv批量处理图片模板 4. 多张图片特征点检测及目标提取 总结 前言 在图像预处理时,会出现背 ...
- 基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测，目标追踪，卷积神经网络
一.研究意义 卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征提取能力,近年来被广泛用于计算机视觉领域.1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构,该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练,并应 ...
- cnn 一维时序数据_蚂蚁集团智能监控的时序异常检测：基于 CNN 神经网络的异常检测...
1 背景在蚂蚁集团智能监控领域,时序异常检测是极重要一环,异常检测落地中,业务方参考业界标准输出 Metrics 指标数据,监控不同业务.应用.接口.集群的各项指标,包含 Metrics 指标(总量. ...
- 如何使用CNN进行物体识别和分类_基于CNN目标检测方法（RCNN系列，YOLO，SSD）
转载自:基于CNN目标检测方法(RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,Mask-RCNN,YOLO,SSD)行人检测 一.研究意义 卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征提取能力,近年 ...
- 物联网IoT:开源代码基于CNN的红外图像人检测夜间入侵预警系统
背景 对于安全性问题夜间监视是非常重要,一些研究试图通过使用红外热像仪自动检测闯入禁区的人员.但是,从红外闭路电视(闭路电视)中检测人身具有挑战性,因为他们通常安装在头顶位置,并且人只在结果图像中占据 ...
最新文章
- js、PHP将分数字符串转换为小数
- spark端口实验总结：
- Clion 远程同步设置
- windows核心编程学习笔记(八)结构化异常处理(Structured Exception Handling)
- Throwable 结构图
- wordpress二次开发技巧-functions.php篇
- python获取app信息的库_Python学习教程：另辟蹊径，appium抓取app应用数据了解一下...
- MySQL，优化查询的方法
- url编码解码的三种方式
- UVC系列3-研究UVC控制协议
- 【IoT】创业：什么是设计思维，如何使用？
- 用golang生成6位数的唯一id
- LIN总线、CAN总线、FlexRay总线和MOST总线---汽车四大总线
- Times New Roman vs Arial，期刊论文如何选择字体？
- gitlab忘记密码进行重置
- A example of Maximum A Posteriori (MAP) estimation
- Windows与Linux的命令行命令对比
- 有赞，我们来谈谈尊重和感恩员工
- jieba:一款为中文分词而生的Python库
- python基础篇1(print函数，转义字符，保留字和标识符，变量，数据类型和数据类型转换)