DeepDetect: Learning All-in-One Dense Keypoints

📄 arXiv: 2510.17422v2 📥 PDF

作者: Shaharyar Ahmed Khan Tareen, Filza Khan Tareen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-10-21)

备注: 6 pages, 6 figures, 2 tables, 7 equations

💡 一句话要点

DeepDetect：提出一种融合经典检测器优势的端到端密集关键点检测方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 关键点检测 深度学习 图像配准 三维重建 视觉SLAM 特征提取 密集预测

📋 核心要点

  1. 现有关键点检测方法对光照变化敏感，关键点密度低，难以适应复杂场景，且缺乏对图像语义的理解。
  2. DeepDetect融合多种经典检测器的优势，利用深度学习训练模型，使其能够关注图像语义并生成高密度关键点。
  3. 实验表明，DeepDetect在关键点密度、重复性和正确匹配数量上均优于其他检测器，性能显著提升。

📝 摘要（中文）

关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，包括图像配准、运动结构重建、三维重建、视觉里程计和SLAM。传统检测器（SIFT、SURF、ORB、BRISK等）和基于学习的方法（SuperPoint、R2D2、LF-Net、D2-Net等）虽然表现出色，但存在一些局限性：对光度变化敏感、关键点密度和重复性低、对复杂场景的适应性有限，并且缺乏语义理解，常常无法优先考虑视觉上重要的区域。我们提出了DeepDetect，一种智能的、一体化的密集关键点检测器，它利用深度学习统一了经典检测器的优势。首先，我们通过融合7个关键点检测器和2个边缘检测器的输出，创建ground-truth掩码，从图像中的角点和斑点到显著边缘和纹理中提取不同的视觉线索。然后，使用这些掩码作为标签，训练一个轻量级且高效的模型：ESPNet，使DeepDetect能够语义地关注图像，同时生成高度密集的关键点，这些关键点能够适应不同的和视觉退化的条件。在Oxford Affine Covariant Regions数据集上的评估表明，DeepDetect在关键点密度、重复性和正确匹配的数量方面超过了其他检测器，实现了0.5143（平均关键点密度）、0.9582（平均重复性）和59,003（正确匹配数）的最大值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有关键点检测方法在光照变化适应性、关键点密度、场景适应性和语义理解方面的不足。传统方法和现有深度学习方法难以兼顾这些方面，导致在复杂视觉环境下性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习融合多种经典关键点和边缘检测器的优势，从而获得更鲁棒、更密集的关键点表示，并赋予模型一定的语义理解能力。通过模仿多种检测器的行为，模型能够学习到更全面的图像特征。

技术框架：DeepDetect的整体框架包括两个主要阶段：1) Ground-truth掩码生成阶段：融合7个关键点检测器和2个边缘检测器的输出，生成训练所需的ground-truth掩码。2) 模型训练阶段：使用ESPNet作为基础网络，以生成的掩码作为标签进行训练，使模型能够预测密集的关键点。

关键创新：该方法最重要的创新点在于融合了多种经典检测器的优势，并利用深度学习进行端到端训练。这种融合策略使得模型能够学习到不同检测器的互补信息，从而提高关键点检测的鲁棒性和密度。与现有方法相比，DeepDetect并非依赖单一的特征提取方式，而是综合考虑了多种视觉线索。

关键设计：Ground-truth掩码的生成方式是关键设计之一，通过融合多种检测器的输出，尽可能覆盖图像中的各种关键点和边缘信息。此外，选择ESPNet作为基础网络，保证了模型的轻量化和高效性。损失函数的设计也至关重要，需要平衡关键点密度和准确性。

📊 实验亮点

DeepDetect在Oxford Affine Covariant Regions数据集上取得了显著的性能提升，平均关键点密度达到0.5143，平均重复性达到0.9582，正确匹配数量达到59,003，均优于其他对比方法。这些结果表明DeepDetect在关键点检测方面具有很强的竞争力。

🎯 应用场景

DeepDetect在图像配准、三维重建、视觉SLAM等领域具有广泛的应用前景。高密度、高重复性的关键点检测结果可以提高这些任务的精度和鲁棒性。此外，该方法还可以应用于目标识别、图像检索等领域，提升相关应用的性能。

📄 摘要（原文）

Keypoint detection is the foundation of many computer vision tasks, including image registration, structure-from motion, 3D reconstruction, visual odometry, and SLAM. Traditional detectors (SIFT, SURF, ORB, BRISK, etc.) and learning based methods (SuperPoint, R2D2, LF-Net, D2-Net, etc.) have shown strong performance yet suffer from key limitations: sensitivity to photometric changes, low keypoint density and repeatability, limited adaptability to challenging scenes, and lack of semantic understanding, often failing to prioritize visually important regions. We present DeepDetect, an intelligent, all-in-one, dense keypoint detector that unifies the strengths of classical detectors using deep learning. Firstly, we create ground-truth masks by fusing outputs of 7 keypoint and 2 edge detectors, extracting diverse visual cues from corners and blobs to prominent edges and textures in the images. Afterwards, a lightweight and efficient model: ESPNet, is trained using these masks as labels, enabling DeepDetect to focus semantically on images while producing highly dense keypoints, that are adaptable to diverse and visually degraded conditions. Evaluations on the Oxford Affine Covariant Regions dataset demonstrate that DeepDetect surpasses other detectors in keypoint density, repeatability, and the number of correct matches, achieving maximum values of 0.5143 (average keypoint density), 0.9582 (average repeatability), and 59,003 (correct matches).