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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种基于二阶注意力机制的回环检测及优化方法，属于计算机视觉图像技术领域，解决了传统方法忽略图像局部特征之间相关性的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1、构建融合VGG16、二阶注意力机制和NetVLAD的网络模型SOA‑NetVLAD；步骤2、采用知识蒸馏的方式训练网络模型得到最优参数；步骤3、提取图像的全局特征；步骤4、采用局部敏感哈希方法对图像的全局特征降维，并计算图像之间的余弦相似度；步骤5、采用几何验证方式进行回环验证；步骤6、采用随机采样一致性算法消除误匹配。本发明的有益效果为：本发明的网络模型中加入了注意力机制，能有效的学习局部特征之间的相关性。
主权项：1.一种基于二阶注意力机制的回环检测及优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、构建融合VGG16、二阶注意力机制SOA和NetVLAD的网络模型SOA-NetVLAD：对VGG16进行裁剪，在VGG16的conv5_3层后面加入SOA模块，并在最后一层加入池化层NetVLAD；步骤2、采用知识蒸馏的方式训练网络模型得到最优参数；步骤3、对待查询图像和数据库图像进行预处理，然后输入到SOA-NetVALD网络中，提取查询图像和数据库图像的全局特征；步骤4、对步骤3得到的全局特征向量使用局部敏感哈希LSH方法降低维度，并计算图像间的余弦相似度，按照相似度得分对数据库图像进行排序，将排序好的前k个数据库图像作为回环候选帧；步骤5、引入几何验证，判断查询图像与回环候选图像是否构成真正的回环，首先提取查询图像与回环候选图像的SURF特征，然后使用CasHash算法进行成对图像匹配；步骤6、使用随机采样一致性算法RANSAC消除误匹配，选择最后的回环候选帧。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于二阶注意力机制的回环检测及优化方法
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