ALIKE：精确且轻量的关键点检测与描述子提取
计算机视觉与模式识别
2022-02-08 v2
摘要
现有方法以不可微方式检测关键点，因此无法通过反向传播直接优化关键点位置。为解决此问题，我们提出一种部分可微的关键点检测模块，其输出精确的亚像素关键点。进而提出重投影损失来直接优化这些亚像素关键点，并给出离散峰值损失用于关键点的准确正则化。我们还以亚像素方式提取描述子，并使用稳定的神经重投影误差损失进行训练。此外，设计了一个轻量网络用于关键点检测与描述子提取，在商用 GPU 上对 640x480 图像能以每秒 95 帧运行。在单应性估计、相机位姿估计和视觉（重）定位任务上，所提方法取得了与最先进方法相当的性能，同时大幅减少了推理时间。
引用
@article{arxiv.2112.02906,
title = {ALIKE: Accurate and Lightweight Keypoint Detection and Descriptor Extraction},
author = {Xiaoming Zhao and Xingming Wu and Jinyu Miao and Weihai Chen and Peter C. Y. Chen and Zhengguo Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.02906},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 11 figures