文件名称：DeepHomography:内容感知无监督深度单应估计
文件大小：18.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-20 04:14:27
Python
内容感知无监督深层单应估计 在许多应用中，单应估计是一种基本的图像对齐方法。 通常是通过提取和匹配稀疏特征点来完成的，这些稀疏特征点在低光照和低纹理图像中容易出错。 另一方面，先前的深层单应性方法要么将合成图像用于监督学习，要么将航拍图像用于无监督学习，但都忽略了在实际应用中处理深度差异和移动对象的重要性。 为了克服这些问题，在这项工作中，我们提出了一种具有新架构设计的无监督深层单应性方法。 本着传统方法中RANSAC程序的精神，我们专门学习了一种离群值遮罩，仅选择可靠的区域进行单应性估计。 我们根据学习到的深度特征来计算损失，而不是像以前那样直接比较图像内容。 为了实现无监督培训，我们还为网络定制了一种新颖的三重态损耗。 我们通过对一个新的数据集进行全面比较来验证我们的方法，该数据集涵盖了任务难度各不相同的各种场景。 实验结果表明，我们的方法优于包括深度解决方案和基于特征的解决方案在内的