【泡泡一分钟】用于图像配准的级联Lucas-Kanade网络（CVPR-10）

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标题：CLKN: Cascaded Lucas-Kanade Networks for Image Alignment

作者：Che-Han Chang Chun-Nan Chou Edward Y. Chang

来源：CVPR 2017

编译：李仕杰

播音员：四姑娘

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摘要

今天介绍的文章是“CLKN: Cascaded Lucas-Kanade Networks for Image Alignment”——用于图像配准的级联Lucas-Kanade网络，该文章发表在CVPR2017。

        这篇文章提出了一种数据驱动的图像配准方法。主要的贡献是一种新颖的网络架构。这一架构结合了卷积神经网络和LK算法的优点。架构的主要组成部分被称作Lucas-Kanade层。Lucas-Kanade层在卷积特征图上做反向合成算法。在网络训练过程中，我们设计了一个级联特征学习的方法将由粗到精的策略加入到训练过程中。这一方法用这种级联的方式学习了一个卷积特征的金字塔表示并且生成了一个级联的网络在特征金字塔上实施由粗到精的图像配准。我们将我们的模型应用于单应性矩阵估计，并在一个由MS-COCO数据集生成的数据集上进行训练和评测。实验结果展示提出的方法要优于其他的方法。

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