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张志红

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发表于 2024-5-21 11:47 |只看该作者 |倒序浏览

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]联合检测与描述是指在目标检测任务中，同时检测目标物体的位置和描述其属性或特征。这种方法可以更全面地理解目标物体，提高检测准确性和描述的丰富度。为大家收集两篇相关的论文。第一篇的主要内容为特征描述符和检测器的联合学习提供了很好的三维重建结果；然而，它们往往缺乏低水平的特征感知，这导致在匹配的关键点位置上的精度较低。其他的则采用固定的操作来选择关键点，但所选的关键点可能不对应于描述符匹配。为了解决这些问题，提出了具有低级特征的关键点检测的监督学习方法。第二篇的主要内容为视觉定位是包括自动驾驶和机器人技术在内的各种应用程序的基本任务。先前的方法侧重于提取大量往往冗余的局部可靠特征，导致有限的效率和准确性，特别是在具有挑战性条件下的大规模环境中。相反，我们建议通过在检测和描述过程中隐式地嵌入高级语义来提取全局可靠的特征。