Computer vision ORB（Oriented fast and Rotated Short）特征描述符的训练集选择
我正在研究ORB描述符的实现。我仔细阅读了这篇论文，但我发现很难理解如何选择用于他们学习方法的训练集来选择一个好的二进制测试子集Computer vision ORB（Oriented fast and Rotated Short）特征描述符的训练集选择,computer-vision,feature-detection,Computer Vision,Feature Detection,我正在研究ORB描述符的实现。我仔细阅读了这篇论文，但我发现很难理解如何选择用于他们学习方法的训练集来选择一个好的二进制测试子集 如果我有一张只有很少几个关键点的图像，我应该使用手头关键点的所有补丁作为训练集，还是只使用我想描述的关键点的补丁作为训练集？在更仔细地阅读本文时，我发现在算法开始之前有两个初步步骤： 从一个或多个图像定义关键点的训练集 在大小为31x31的窗口中枚举所有可能的测试（大小为5x5的测试位置对）（也就是说，它们对于所有培训补丁都是相同的） 如果只有一个关键点，则该算法没有
如果我有一张只有很少几个关键点的图像，我应该使用手头关键点的所有补丁作为训练集，还是只使用我想描述的关键点的补丁作为训练集？在更仔细地阅读本文时，我发现在算法开始之前有两个初步步骤：