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发明公开
一种加速图像特征提取的SuperPoint轻量化模型审中-公开

公开(公告)号：CN119888252A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411949815.4

申请日：2024-12-27

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 林秋华 , 刘秋华

IPC: G06V10/44 , G06V10/75 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096

Abstract: 一种加速图像特征提取的SuperPoint轻量化模型，属于图像处理领域。首先，采用知识蒸馏方法，以SuperPoint原模型为教师模型，对其进行轻量化，得到学生模型；然后，对原数据集的特征点进行扩增，构建数据集的硬标签；接着，利用教师模型的输出和硬标签信息，构建软标签；同时，在学生模型中加入SE注意力机制，以进一步提升轻量化模型的性能；最后，对学生模型进行训练，得到SuperPoint轻量化模型。该模型在大幅降低参数量的同时，逼近原网络性能。相较于原网络模型，参数量从1304k降到105k，减少了91.95％。在基于100对图像的实际测试中，轻量化模型的匹配速度提升了95.45％、匹配正确率和匹配分数仅分别下降了1.74％和1.73％。

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