[Registration] Homographic Adaptation
Homographic adaptation은 다양한 호모그래피 변환을 적용한 이미지들에서 관심점을 검출하고 이를 원본 이미지로 역변환하여 pseudo ground truth를 생성하는 자기 지도 학습 기법입니다.
Homographic adaptation은 다양한 호모그래피 변환을 적용한 이미지들에서 관심점을 검출하고 이를 원본 이미지로 역변환하여 pseudo ground truth를 생성하는 자기 지도 학습 기법입니다.
이미지에서 일반적으로 가장 중요하고 구분하기 쉬운 특징점들은 코너와 엣지입니다.
Descriptors는 특징점(keypoint)의 고유한 특성을 수치화한 벡터입니다.
Speeded Up Robust Features (SURF)는 SIFT 알고리즘을 기반으로 사용
the Scale-Invariant Feature Transform, or SIFT, is still probably the most well-known traditional local feature descriptor in computer vision.