论文Learning Spread-out Local Feature Descriptors 为什么介绍此文:引入了一种正则化手段,结合其他网络的损失函数,尤其是最新cvpr 2018的hardnet(Working hard to know your neighbor’s margins: Local descriptor learning loss),可以达到state-of-the-art.同时本文大量总结性工作也比较好(据以参考下面第3节),所以一同拿来分享,同时参考上一篇阅读也不错.…

题目翻译:学习 local feature descriptors 使用 triplets 还有浅的卷积神经网络.读罢此文,只觉收获满满,同时另外印象最深的也是一个浅(文章中会提及)字. 1 Contribution 这篇论文主要做的贡献有: 提出了一种复杂度更小的triplets,更浅,计算度复杂小,表现也很好. 并且借助一种 in-triplet mining的训练方法,降低了挖掘hard negatives的复杂度提高了表现. 论文还介绍了两种不同的loss function在不同的任务下…

依赖项: Python 3.4.3 tensorflow>1.0.0, tqdm, cv2, exifread, skimage, glob 1.安装tensorflow:https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3 1.安装python开发环境 sudo apt update sudo apt install python3-dev python3-pip sudo pip3 install -U virtualenv 2.创建虚拟环境…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分…

 关于  Local feature 和 Global feature 的组合     1.全局上下文建模:  …

在计算机视觉方面,global feature是基于整张图像提取的特征,也就是说基于all pixels,常见的有颜色直方图.形状描述子.GIST等:local feature相对来说就是基于局部图像块,即基于local patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT.LBP等. patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT.LBP等. 在卷积神经网络的前提下,local feature一般指的是网络卷积层的特征,(conv feature map),它保留了图像中的空…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的学习特征 三.GAPNet架构 3.1 GAPLayer 局部结构表示 单头GAPLayer 多头机制 3.2注意力池化层 3.3 GAPNet架构 四.实验 4.1分类 数据集 网络结构 训练细节 结果 消融研究 4.2 语义部件分割 数据集 模型结构 训练细节 结果 五.结论 GAPNet: Graph Attention based Point Neural Ne…

介绍 该文提出一种基于深度学习的特征描述方法,并且对尺度变化.图像旋转.透射变换.非刚性变形.光照变化等具有很好的鲁棒性.该算法的整体思想并不复杂,使用孪生网络从图块中提取特征信息(得到一个128维的特征向量),并且使用L2距离来描述特征之间的差异,目标是让匹配图块特征之间的距离缩短,让不匹配图块特征之间的距离增大. 数据集及模型结构 数据集 论文使用的是一个叫做MVS的建筑物数据集,包含了1.5M张\(64 \times 64\)张的灰度图来自500K个3D points. 网络的结构: 3.…

对于有想法改良描述子却无从下手的同学还是比较有帮助的. Abstract 在这个文章中我们提出了一种嵌入continues and selector(感觉就是analogue和digital的区别)线索到binary feature descriptor (比如ORB用的BRIEFF) 这种嵌入方式是通过一个二进制string来延长描述子,这个二进制string编码了这个cues,并且支持hamming distance metric. (厉害了,一直想学学看如果设计描述子,如果能把语义的信息编…