基于多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)的單應(yīng)估計方法

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摘要：單應(yīng)估計是許多計算機視覺任務(wù)中一個基礎(chǔ)且重要的步驟。傳統(tǒng)單應(yīng)估計方法基于特征點匹配，難以在弱紋理圖像中工作。深度學習已經(jīng)應(yīng)用于單應(yīng)估計以提高其魯棒性，但現(xiàn)有方法均未考慮到由于物體尺度差異導致的多尺度問題，所以精度受限。針對上述問題，提出了一種用于單應(yīng)估計的多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)能夠提取圖像的多尺度特征信息，并使用多尺度特征融合模塊對特征進行有效融合，此外還通過估計四角點歸一化偏移進一步降低了網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化難度。（剩余16638字）