摘要: 特征检测是计算机视觉中的一个基本问题，特征检测器检测提取特征的能力直接影响着后续图像处理的效果.目前，手工制作的检测器提取可重复性特征效果差，而一些基于学习的检测器网络结构复杂、检测速度较慢.针对这些问题，提出了一种网络轻量化的特征检测器VGG (visual geometry group network)-Det.通过对传统VGG16网络模型进行层间删减以及结构调整，设计了一个紧凑型的网络模型，并使用随机变换的基准图像块作为输入来训练网络，以实现对图像信息的高效率学习和局部特征的快速检测.实验中，对VGG-Det在Webcam、<