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公开(公告)号：CN116129228B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310417575.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/75
Abstract: 本发明提供了一种图像匹配模型的训练方法、图像匹配方法及其装置。该训练方法包括获取与不同图像特征对应的键向量和值向量以及基于描述符学习模型的图像处理参数得到的查询向量；利用描述符学习模型的多头注意力层根据键向量、值向量和查询向量，生成新的图像处理参数；针对每个训练图像，根据新的图像处理参数和图像特征，生成上下文特征图；将多个上下文特征图输入至关键点检测模型，输出与每个上下文特征图对应的检测评分图和关键点检测器；将与每个训练数据集对应的多个检测评分图和多个关键点检测器输入损失函数，输出损失结果；根据损失结果迭代地调整初始匹配模型的网络参数，生成经训练的图像匹配模型。
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公开(公告)号：CN116129228A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310417575.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/75
Abstract: 本发明提供了一种图像匹配模型的训练方法、图像匹配方法及其装置。该训练方法包括获取与不同图像特征对应的键向量和值向量以及基于描述符学习模型的图像处理参数得到的查询向量；利用描述符学习模型的多头注意力层根据键向量、值向量和查询向量，生成新的图像处理参数；针对每个训练图像，根据新的图像处理参数和图像特征，生成上下文特征图；将多个上下文特征图输入至关键点检测模型，输出与每个上下文特征图对应的检测评分图和关键点检测器；将与每个训练数据集对应的多个检测评分图和多个关键点检测器输入损失函数，输出损失结果；根据损失结果迭代地调整初始匹配模型的网络参数，生成经训练的图像匹配模型。
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公开(公告)号：CN112836746B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110145841.1
申请日：2021-02-02
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一致性图建模的语义对应方法，包括步骤：建立源图像与目标图像之间的特征关系，采用图卷积网络对源图像的特征和目标图像的特征进行跨模态更新；对跨模态更新后的源图像特征建立自身特征之间的第一关联关系，对跨模态更新后的目标图像特征建立自身特征之间的第二关联关系，采用图卷积网络对建立第一关联关系后的源图像特征和建立第二关联关系后目标图像特征进行模态内更新；通过一致性损失对模态内更新后的源图像特征和模态内更新后的目标图像特征建立具有循环一致性的特征对应关系，得到源图像到目标图像上的语义对应结果，能够同时捕获整张图片以及图片之间的上下文信息，建立循环一致性的语义对
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公开(公告)号：CN115861393A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310149445.5
申请日：2023-02-16
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明提供了一种图像匹配方法、航天器着陆点定位方法及相关装置，该图像匹配方法包括：获取航天器的着陆点对应的DOM；获取航天器的下降图像；通过预设仿射回归模型，获取下降图像与DOM之间的仿射变换参数；预设仿射回归模型为以截取DOM和第一仿射变换图像为训练样本，以截取DOM和第一仿射变换图像之间的第一预设仿射变换参数为样本标签训练得到的模型。根据仿射变换参数，对下降图像进行仿射变换，得到校正图像；对校正图像和DOM进行匹配，得到密集匹配结果；密集匹配结果中包含校正图像和DOM之间的坐标点对应关系。这使得本申请能够提高图像匹配效率。
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公开(公告)号：CN114429192A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210353580.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本申请公开了一种图像匹配方法、装置和电子设备，该方法和装置应用于电子设备，具体为构建动态关键点检测器；基于动态关键点检测器构建动态关键点激活图。本方案能够动态产生自适应于当前输入图像的动态关键点检测器和动态关键点激活图，从而能够有效地实现对各种挑战性因素的动态关键点进行检测，进而实现鲁棒的图像匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419349A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210322040.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本申请提供图像匹配方法和装置，方法包括：获取针对目标场景在不同拍摄状态拍摄的第一图像和第二图像；对第一图像和第二图像分别提取粗粒度特征，得到第一图像和第二图像分别对应的粗粒度特征图；对第一图像和第二图像分别对应的粗粒度特征图分别进行邻域特征聚合，得到第一图像和第二图像分别对应的邻域聚合特征图；根据第一图像中每个像素点对应的邻域聚合特征与第二图像中每个像素点对应的邻域聚合特征，确定第一图像每个像素点与第二图像每个像素点的粗粒度特征相似度；根据确定的粗粒度特征相似度，确定第一图像与第二图像中的匹配像素对。本申请考第一图像和第二图像的每个像素点进行匹配，匹配准确度好，不会出现关键点检测缺失的情况。
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公开(公告)号：CN116168216B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310430642.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本公开提供一种基于场景提示的单目标跟踪方法，对视频图像中的目标进行动态跟踪，包括：确定包含目标的目标模板图像和搜索区域图像并分块；将分块后的目标模板图像和搜索区域图像通过线性映射得到对应的目标模板图像特征和搜索区域图像特征；将目标模板图像特征和搜索区域图像特征输入场景提示的视觉Transformer中，并在动态获取的场景提示符的作用下进行特征交互与增强；利用经过场景提示的视觉Transformer增强后的搜索区域特征回归目标框，并估计目标框的质量；以及跟踪器将目标框质量好的跟踪帧的特征保存在内存中，当到达给定的提示符更新间隔时，场景提示生成器利用内存中保存的特征生成新的场景提示符。
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公开(公告)号：CN114429192B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210353580.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本申请公开了一种图像匹配方法、装置和电子设备，该方法和装置应用于电子设备，具体为构建动态关键点检测器；基于动态关键点检测器构建动态关键点激活图。本方案能够动态产生自适应于当前输入图像的动态关键点检测器和动态关键点激活图，从而能够有效地实现对各种挑战性因素的动态关键点进行检测，进而实现鲁棒的图像匹配。
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公开(公告)号：CN116152298B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310407649.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种基于自适应局部挖掘的目标跟踪方法，对图像中的目标进行动态跟踪，包括：确定包含目标的目标模板图像和搜索区域图像并提取得到包含目标特征的模板特征和搜索区域特征；对包含目标特征的模板特征和搜索区域特征进行增强，并得到目标整体表示；通过所述目标整体表示对搜索区域图像中的目标区域进行激活得到目标激活图；将目标激活图和增强后的搜索区域特征输入自适应局部解码器以得到目标的局部特征；以及根据目标的局部特征预测关键点并推导出定位目标的目标框。
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公开(公告)号：CN115908723B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310221993.4
申请日：2023-03-09
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供了一种基于区间感知的极线引导多视图立体重建方法、装置、设备及存储介质，可以应用于计算机视觉技术领域和多视图立体重建技术领域。该方法包括重复执行以下操作直至满足预设条件：在确定循环轮次不满足预设条件的情况下，提取K个目标图像各自的特征图像得到本轮次的目标分辨率的K个特征图像；将本轮次的K个特征图像和本轮次的预设深度信息输入极线引导代价体模块得到本轮次的目标代价体；将本轮次的目标代价体输入三维卷积神经网络得到本轮次的概率量；将本轮次的概率量和本轮次的预设深度信息输入区间感知深度估计模块得到本轮次的预测深度图；将在循环轮次满足预设条件的情况下得到的本轮次的预设深度图确定为目标深度图。
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