一种用于基础矩阵估计的端到端网络架构
计算机视觉与模式识别
2020-10-30 v1
摘要
本文提出一种新颖的端到端网络架构，直接从立体图像估计基础矩阵。为建立完整的工作流程，负责寻找图像对应点、执行外点剔除以及计算基础矩阵的不同深度神经网络被集成到一个端到端网络架构中。为良好训练网络并保留基础矩阵的几何性质，引入了一种新的损失函数。为更合理地评估估计基础矩阵的精度，我们设计了一种与可视化结果高度一致的新评价指标。在室外与室内数据集上的实验表明，该网络在各种指标上优于传统方法以及先前基于深度学习的方法，并取得了显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.2010.15528,
title = {An End to End Network Architecture for Fundamental Matrix Estimation},
author = {Yesheng Zhang and Xu Zhao and Dahong Qian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15528},
year = {2020}
}