
图像特征
CHOSEN、1
这个作者很懒,什么都没留下…
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
Three things everyone should know to improve object retrieval Relja. 2012 CVPR
三个贡献,我只看了RootSIFT。 对于shit使用 Hellinger kernel 代替 Euclidean similarity/kernel,也就是对RootSIFT使用 Euclidean distance。即先对sift的结果进行L1 normalize,再对每一个元素求平方根,得到的结果便是L2 normalized。在论文中给出了使用RootSIFT匹配的结果优于SIFT ...原创 2020-03-27 19:50:39 · 491 阅读 · 0 评论 -
LCD: Learned Cross-Domain Descriptors for 2D-3D Matching Quang-Hieu. 2020AAAI
2D-3D的跨域描述子,实验部分有2D上的匹配,3D点云配准,2D-3D place recognition和稀疏到稠密的深度估计。 在2D-3D的位置识别中,提到了之前还没有使用跨域描述子进行2D-3D place recognition。实验数据集使用SceneNN,使用连续100帧RGB-D图像生成3D的子图。place recognition 的方法参考了 24/7 place recog...原创 2020-03-27 14:53:39 · 732 阅读 · 0 评论 -
硕士学位论文:RGB-D特征检测与描述方法及其应用研究
RGB-D特征检测与描述方法及其应用研究 Local RGB-D Feature Detection,Feature Description and Its Application 黎 晓 阳 主要工作: 1 绪论 2 采集RGB-D标准数据集 采集RGB-D数据集,可分为三大类,纹理信息丰富、纹理信息不丰富但几何信息丰富、纹理信息和几何信息均丰富。(二维局部特征主要利用纹理信息,三维局部特征主要...原创 2019-11-27 16:17:47 · 1148 阅读 · 0 评论