基于ResNet和RF-Net的遙感影像匹配
發(fā)布時(shí)間:2023-04-21 02:25
針對(duì)Receptive Fields Network(RF-Net)中存在網(wǎng)絡(luò)較淺、缺乏深層語(yǔ)義信息的問(wèn)題,提出了一種基于Residual Network(ResNet)和RF-Net的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)用于遙感影像匹配。首先,通過(guò)對(duì)真實(shí)遙感影像進(jìn)行裁剪、光照變換和仿射變換處理,得到圖像對(duì)并計(jì)算同一序列中不同圖像間的單應(yīng)性矩陣,構(gòu)建了一個(gè)遙感影像數(shù)據(jù)集。然后,提出了一種雙通道的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè),該雙通道網(wǎng)絡(luò)由Receptive Fields Detection(RF-Det)和ResNet構(gòu)成,前者提取含有細(xì)節(jié)信息的淺層特征圖,后者提取含有語(yǔ)義信息的深層特征圖。此外,采用特征描述子提取網(wǎng)絡(luò)L2-Net,得到128維特征向量用以描述關(guān)鍵點(diǎn)。最后,分別采用最近鄰、帶閾值的最近鄰和最近鄰距離比的策略對(duì)特征描述子進(jìn)行匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該網(wǎng)絡(luò)在僅含光照變換、僅含仿射變換和同時(shí)包含這兩種變換的遙感影像數(shù)據(jù)集上的匹配得分,比RF-Net分別提高了0.002,0.117,0.104,在關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和匹配精度方面具有更優(yōu)的性能。
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【文章目錄】:
1 引言
2 ResNet
2.1 殘差學(xué)習(xí)
2.2 基于短接的恒等映射
3 基于ResNet和RF-Net的網(wǎng)絡(luò)
3.1 雙通道網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.2 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
3.3 特征描述子提取網(wǎng)絡(luò)
3.4 損失函數(shù)
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
4.2 訓(xùn)練過(guò)程
4.3 匹配結(jié)果
5 結(jié)論
本文編號(hào):3795644
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【文章目錄】:
1 引言
2 ResNet
2.1 殘差學(xué)習(xí)
2.2 基于短接的恒等映射
3 基于ResNet和RF-Net的網(wǎng)絡(luò)
3.1 雙通道網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3.2 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
3.3 特征描述子提取網(wǎng)絡(luò)
3.4 損失函數(shù)
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
4.2 訓(xùn)練過(guò)程
4.3 匹配結(jié)果
5 結(jié)論
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