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基于轻量化SuperPoint网络的水下光学图像特征提取
1
作者 刘艳 朱昌盛 +1 位作者 余彬 霍冠英 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期167-176,共10页
针对水下光学图像质量下降导致的图像配准、三维重建等水下视觉任务中特征提取鲁棒性差的问题,提出了一种轻量化SuperPoint网络,该网络针对水下光学图像普遍存在颜色失真、模糊等细节退化问题,利用注意力机制,构建频域-空间域动态注意... 针对水下光学图像质量下降导致的图像配准、三维重建等水下视觉任务中特征提取鲁棒性差的问题,提出了一种轻量化SuperPoint网络,该网络针对水下光学图像普遍存在颜色失真、模糊等细节退化问题,利用注意力机制,构建频域-空间域动态注意力融合模块,融合频域与空间域的特征信息,提升网络在水下退化图像中的特征提取能力;构建残差特征增强深度可分离卷积模块,以降低模型复杂度并增强网络的特征提取能力。验证结果表明:该网络较SuperPoint网络参数量减少了13.8%,计算量降低了8.0%,帧率提升31.7%,光照变化和视角变化下的重复率分别提高了2.3%和2.1%,在SQUID和FLSea数据集上的特征点检测与匹配性能评估中具有较好的特征提取鲁棒性。 展开更多
关键词 水下光学图像 superpoint网络 轻量化网络 特征提取 特征融合
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基于SuperPoint和SuperGlue的图像特征匹配 被引量：3
2
作者 杨金玲 马俊海 曹先革 《测绘与空间地理信息》 2024年第9期8-11,共4页
基于SuperPoint和SuperGlue算法原理,将两者级联在一起,实现了完整的深度神经网络图像特征匹配流程。基于设计的深度神经网络,选取4组多源图像数据进行了特征匹配,并与5种传统特征匹配算法进行了对比。实验结果表明:本文设计的深度神经... 基于SuperPoint和SuperGlue算法原理,将两者级联在一起,实现了完整的深度神经网络图像特征匹配流程。基于设计的深度神经网络,选取4组多源图像数据进行了特征匹配,并与5种传统特征匹配算法进行了对比。实验结果表明:本文设计的深度神经网络在多源图像特征提取、描述和匹配中具有稳定性强、鲁棒性高、识别特征点多且分布合理、正确匹配率高等特点。 展开更多
关键词 superpoint SuperGlue 深度学习 深度网络 特征匹配
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基于改进SuperPoint网络的视觉SLAM算法研究
3
作者 方鑫 孙新柱 +1 位作者 陈孟元 陈何宝 《安徽工程大学学报》 CAS 2023年第5期46-55,共10页
针对传统视觉SLAM算法在视角变换和光照变化时易导致位姿估计精度低甚至跟踪失败等问题,启发于SuperPoint网络在特征提取上的强鲁棒性,提出一种基于轻量级SuperPoint网络的视觉SLAM算法(Light Weight SuperPoint network based-on visua... 针对传统视觉SLAM算法在视角变换和光照变化时易导致位姿估计精度低甚至跟踪失败等问题,启发于SuperPoint网络在特征提取上的强鲁棒性,提出一种基于轻量级SuperPoint网络的视觉SLAM算法(Light Weight SuperPoint network based-on visual SLAM,LWS-vSLAM)。首先,为解决SuperPoint网络编码层计算量过大引起的系统实时性下降问题,采用LWS-NET轻量化特征提取网络,该网络编码层采用轻量级注意力模型对图像特征进行降采样来减小计算量。其次,为解决在视角变换和光照变化环境下存在较多误匹配问题,利用LWS-NET网络的特征检测分类层的插值计算完成图像中优质特征点的筛选,并以优质特征点为中心进行区域内误匹配剔除。最后,将LWS-NET特征提取与匹配网络与ORB-SLAM2系统后端非线性优化、闭环修正和局部建图进行融合,设计一个完整的单目视觉LWS-vSLAM系统。在公共评测数据集TUM、KITTI中进行仿真实验,实验结果表明,算法平均每帧运行时间相较于SuperPoint缩短约30%,轨迹误差相较于ORB-SLAM2减少13.7%,显著提升了在视角变换和光照变化下的定位精度。 展开更多
关键词 同时定位与建图 superpoint 特征提取网络 轻量级 误匹配剔除
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超点图框架下融合双向注意力机制的点云语义分割方法研究
4
作者 李国立 陈焱明 +1 位作者 夏家康 邹新灿 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期165-171,共7页
针对点云语义分割中,传统的图神经网络算法存在监督精度要求高、节点标签传递只能单向、未考虑全局信息等缺陷,本文提出一种基于双向注意力机制的点云语义分割方法.首先,将点云超分割为超点并建立超点图,从而将点云分类问题引入超点图... 针对点云语义分割中,传统的图神经网络算法存在监督精度要求高、节点标签传递只能单向、未考虑全局信息等缺陷,本文提出一种基于双向注意力机制的点云语义分割方法.首先,将点云超分割为超点并建立超点图,从而将点云分类问题引入超点图网络框架中.然后,利用双向注意力模块,交替关注超点,根据邻接超点的权重更新超点特征,实现信息的双向传递.与以往的图池化方法不同,本文同时引入最大池化和平均池化,并将池化特征结合.最后,使用公开数据集Semantic3D进行训练和实验.结果表明,本文提出的方法可以有效地对标注误差进行纠正,同时耦合局部特征和长程信息,数据集的平均交互比(mIoU)和总体准确度(oAcc)分别为75.4%和95.1%,相比现有方法体现出更完善的标签传递机制和更高的分类精度. 展开更多
关键词 点云语义分割 图神经网络 注意力机制 超点 图池化
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基于视频关键帧提取的快速T3D动作识别模型 被引量：1
5
作者 丁建立 袁梓瑞 王怀超 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期182-188,共7页
视频级动作识别存在着数据量大、识别速度慢的问题,主要原因是需要提取空间维度上人体姿态,还需要考虑时间维度上动作关联。提出一种基于视频关键帧提取的快速T3D动作识别模型,通过改进的Superpoint网络提取视频关键帧,缩减数据量。以T3... 视频级动作识别存在着数据量大、识别速度慢的问题,主要原因是需要提取空间维度上人体姿态,还需要考虑时间维度上动作关联。提出一种基于视频关键帧提取的快速T3D动作识别模型,通过改进的Superpoint网络提取视频关键帧,缩减数据量。以T3D网络为基础,时空分解其关键模块可变时序卷积层,显著提升了其计算效率。在公共数据集UCF-101和HMDB-51数据集进行了实验验证,准确率和原T3D网络近似,但其识别速度为原T3D网络的2倍,更适合于实际的应用场景。 展开更多
关键词 快速动作识别 视频关键帧提取 T3D网络 superpoint网络 快速识别
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基于超点图的点云实例分割方法
6
作者 王志成 余朝晖 +1 位作者 卫刚 孙雨 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1377-1384,共8页
提出一种基于超点图的点云实例分割(ISPG)方法。基于超点图结构提取点云对象相邻点之间的关联性特征,并且将传感器扫描的场景划分为均匀的几何元素,用来表示同属性的点云类,再由一个图卷积网络实现实例分割。结果表明:IoU阈值为0.5的情... 提出一种基于超点图的点云实例分割(ISPG)方法。基于超点图结构提取点云对象相邻点之间的关联性特征,并且将传感器扫描的场景划分为均匀的几何元素,用来表示同属性的点云类,再由一个图卷积网络实现实例分割。结果表明:IoU阈值为0.5的情况下,该方法在斯坦福大型三维(3D)室内空间数据集S3DIS上精度达到了48.9%。 展开更多
关键词 点云 超点图 实例分割 图卷积网络
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