딥 러닝 기반의 SIFT 이미지 특징 검출

SIFT Image Feature Detect based on Deep learning

본 논문에서는 옥타브(sacle vector, octave)를 0, 시그마(sigma)는 1.6, 간격(intervals)은 3으로 설정하여 검출한 RobHess SIFT 특징들로 데이터 셋을 만들어 딥 러닝 모델인 VGG-16을 기반으로 SIFT 이미지 특징을 검출하는 방법을 제안한다. DIV2K 데이터 셋을 $33{\times}33$ 크기로 잘라서 데이터 셋을 구성하였고, 흑백 영상으로 판별하는 SIFT와는 달리 RGB 영상을 사용 하였다. 영상을 좌 우 반전, 밝기, 회전, 크기를 조절하여 원본 영상을 변형시켜 네트워크 학습 및 평가를 진행하였다. 네트워크는 영상의 가운데에 위치한 픽셀이 특징점인지 아닌지를 판별한다. 검증 데이터의 결과 98.207%의 정확도를 얻었다.