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sift的预测结果分析

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其特点是“一图两用”，即网络预测输出的densetensor是detectionscoremaps，descriptionmap特征图既表示特征检测结果，又表示特征描述结果(注意预测的特征图不是原图的分辨率) 。论文阅读-D2网:论文阅读...作为近两年检测器和描述器jointlearning(又称onestage)论文的另一个代表，D2Net是一个相当特殊的结构 。

1、OpenCV-Python之——图像SIFT特征提取在一定范围内 ， 无论物体是大是小 ， 人眼都能分辨出来 。然而 ， 让计算机拥有同样的能力并不那么容易 。在未知场景下 ， 计算机视觉无法提供物体的大小 。一种方式是将不同尺度的物体图像提供给机器，让机器对不同尺度的物体有统一的认识 。在建立统一认知的过程中，需要考虑不同尺度图像中存在的特征点 。

图像金字塔是同一幅图像在不同分辨率下得到的一组结果，其生成过程一般包括两步:多分辨率图像金字塔虽然生成简单 ， 但其本质是下采样，图像的局部特征很难保持，即不能保持特征的尺度不变性 。我们还可以模拟人在远离物体时 ， 物体在视网膜上的成像过程，物体越近，图像越模糊 。这就是高斯尺度空间，用不同的参数模糊图像(分辨率不变)，这是尺度空间的另一种表现形式 。

2、求在autojs中使用opencv的SIFT特征匹配例子/导入OpenCV模块varcvrequire(OpenCV)；//读取图像varim G1 cv . im Read(/SD card/img 1 . jpg)；varimg 2 cv . im read(/SD card/img 2 . jpg)；//创建SIFT检测器对象varsiftnewcv 。特征检测器；//检测关键点和描述符varkeypoints 1sift 。在图像中检测(img1 );变量关键点2 sift 。检测(img 2)；vardescriptors1 sift 。计算(img1，

关键点2)；//创建FLANN匹配器对象varmatcher newcv 。matcher(FlannBased)；//用varmatchmatchmatcher.match(描述符1，描述符2)匹配两幅图像中的关键点；//选择最好的马 。

3、大数据人脸 分析案例大数据人脸分析 Case大数据人脸分析 Case随着社会科技的不断发展 ， 人工技能和人脸识别技术在各个领域得到了普及 。人脸识别技术可以在大数据的环境下发挥强大的作用 。下面分享一下关于大数据面分析的内容 。大数据人脸分析案例1基于特征的方法和基于图像的方法1 。基于特征的方法技术:基于特征的方法试图找到人脸的不变特征进行检测 。其基本思想是，人的视觉可以很容易地察觉到不同姿势和光照条件下对人脸的观察 ， 因此尽管有这些变化，但一定有一致的属性或特征 。

例子:边缘检测器通常提取面部特征 ， 如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、肤色和发际线 。基于提取的特征，建立统计模型来描述它们之间的关系，并验证图像中人脸的存在 。优点:易于实现，传统方法的缺点:基于特征的算法的主要问题之一是图像特征可能会因光照、噪声和遮挡而受到严重破坏 。另外，人脸的特征边界会被弱化，阴影会导致强边缘，使得感知分组算法没有用 。

4、论文阅读——D2-Net:ATrainableCNNforJointDescriptionandDet...作为近两年检测器和描述器jointlearning(又称onestage)论文的另一个代表，D2Net是一个相当特殊的结构 。其特点是“一图两用” ， 即网络预测输出的densetensor是detectionscoremaps，descriptionmap特征图既表示特征检测结果，又表示特征描述结果(注意预测的特征图不是原图的分辨率) 。

本文主要针对外观变化较大(包括昼夜变化、大视角变化等)的场景中的图像匹配任务 。).作者比较了两种局部特征学习方法:稀疏法和稠密法 。稀疏法效率高，但在外观变化较大的场景中无法提取可重复的关键点 ， 因为特征提取器只使用浅层图像信息，不使用语义信息；Dense方法直接利用深度特征提取密集特征描述，更健壮，代价是更高的匹配时间和内存开销 。

5、HartSift:一种基于GPU的高准确性和实时SIFT Scale不变特征变换(SIFT)是最流行和最强大的特征提取算法之一，因为它具有尺度、旋转和光照不变性 。它被广泛应用于视频跟踪、图像拼接、同步定位与地图创建(SLAM)、运动结构(SFM)等领域 。然而，过高的计算复杂度限制了其在实时系统中的进一步应用 。这些系统必须平衡精度和性能，以实现实时特征提取 。他们使用其他更快但不太准确的算法 ， 如SURF和PCASIFT 。
【sift的预测结果分析】实验表明，根据NIVDIAGTXTITANBlackGPU上图像的大?。?HartSift可以在3.1410.57ms(94.61318.47fps)内处理图像 。此外 ， HartSift比OpenCVSIFT(CPU版)和SiftGPU(GPU版)分别快59.3475.96倍和4.016.49倍 。

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