Jan, 2024

基于深度学习的局部特征匹配：综述

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TL;DR本研究对本地特征匹配方法进行了全面的综述，将其分类为基于探测器和不基于探测器两类，并探索了其在不同领域的实际应用和面临的当前挑战，以及未来的研究方向。
local feature matchingdeep learning modelsdetectorscomprehensive overviewstate-of-the-art techniques
发现论文，激发创造
  • 从手工制作到深度本地特征

    该论文介绍了本地特征从手工制作到基于深度学习的方法的演变概述，讨论了评估这些本地特征的若干基准和论文，探讨了特征提取的挑战和潜在解决方案，并提供了相关文献和代码参考。

    Jul, 2018

  • 利用深度视觉描述符进行分层高效定位

    该论文提出了一种利用深度学习技术进行分层定位的方法，仅在候选位置上计算 2D-3D 匹配的精确位姿估计，从而实现在流行的移动平台上实时运行并拥有最先进的本地化性能，为机器人研究带来了新的前景。

    Sep, 2018

  • 室内视觉定位的深度密集局部特征匹配和车辆去除

    本文提出了一种使用深度密集局部特征匹配和车辆检测器相结合的视觉定位框架，以消除车辆造成的虚假匹配，实现对室内停车场的定位，并在基准数据集上取得了 86.9% 的准确率，表现优于现有方法。

    May, 2022

  • 端到端学习鲁棒姿态 3D 匹配的关键点检测器和描述符

    本论文提出了一种基于端到端学习框架的关键点检测及其表示的方法，以适应于三维深度地图或扫描，通过采样相应的区域提案实现正负样本的自动获取，并在多个基准数据集上进行匹配实验，表明该方法相对于现有方法具有明显的改进。

    Feb, 2018

  • 深度学习在视觉定位和地图构建中的应用综述

    通过综述和提出分类法，本文基于深度学习对定位和制图的研究方法进行探讨，并希望成为将来研究人员应用深度学习解决视觉定位和制图问题的指南。

    Aug, 2023

  • 弱监督目标定位与检测综述

    本文综述了弱监督物体定位和检测领域中的经典模型、深度网络特征表示法、基于纯深度学习的方法及公共数据集和标准评估指标等内容。同时也讨论了该领域的发展历程、方法类别间的关系、应用以及未来研究方向等。

    Apr, 2021

  • 强化特征点： 针对高级任务优化特征检测和描述

    该研究论文提出一种嵌入完整视觉流水线中的特征检测器训练方法，通过强化学习的原则克服关键点选择和描述符匹配的离散性，并通过实验表明该方法可以提高基于学习的特征检测器在任务中的准确性。

    Dec, 2019

  • 跨视角地理定位：综述

    本文针对跨视域地理定位领域的前沿方法、技术和挑战进行了综述，着重介绍了基于特征和深度学习策略。研究涵盖了建立不同视点之间对应关系的基于特征的方法，以及采用卷积神经网络嵌入视图不变属性的深度学习方法。对跨视域地理定位遇到的各种挑战进行了探讨，如视点和照明的变化、遮挡的发生，并提出了相应的创新解决方案。此外，本文介绍了基准数据集和评估指标，并对最先进技术进行了比较分析。最后，对未来研究以及跨视域地理定位在全球复杂网络环境中蓬勃发展的应用进行了讨论。

    Jun, 2024

  • 面部特征点检测：综述

    本篇综述论文介绍了基于大量标记图像的面部特征点检测，总结了现有方法并将其分类为四大类：基于约束局部模型，基于主动外貌模型，基于回归和其他方法。虽然已取得了重要进展，但仍有待进一步探索面部特征点检测的未来方向。

    Oct, 2014

  • 可几何映射的图像特征

    本文介绍了一种机器学习方法，用于学习基于图像检索的定位图像特征，通过引导学习过程，使图像特征与几何距离成比例，并在实验中表现出更好的定位准确度以及在缺乏参考图像的情况下估计查询序列轨迹的能力。

    Mar, 2020