HFNet - 3.5 简体中文

HF-Net 是基于单片 CNN 的分层本地化方法，可同步预测局部特征和全局描述符来达成准确的 6-DoF 本地化。6-DoF 可视本地化方法准确、可扩展且高效，它使用单片深度神经网络 HF-Net 来执行描述符提取。所推荐的解决方案能够在多种大规模公共基准测试上实时运行的同时达成最佳准确度。如需了解有关 HF-Net 的更多详细信息，请参阅 https://arxiv.org/abs/1812.03506。

下图显示了 HFNet 的结果。

下表列出了 Vitis AI Library 支持的 HFNet 模型。