本文提出了一种基于弱监督的学习方法，通过将图像视为一个包中的实例将其融入到深度神经网络中，将弱监督的多实例学习约束与深度神经网络集成在一起，并采用端到端的方式优化网络以实现对象分类和发现任务。在 PASCAL VOC 数据集上的测试表明，该方法在对象分类方面可以获得最先进的性能，并且在对象发现方面也具有很强的竞争力，并且测试速度比竞争者更快。

May, 2017

本文介绍了一种名为 Patch-NetVLAD 的方法，它提供了一种将局部和全局描述符方法的优点相结合的新方法，通过从 NetVLAD 剩余变量中导出局部级别的特征，我们的方法使深度学习的局部特征定义在特征空间网格上，能够聚合和匹配这些特征，并通过积分特征空间进行互补尺度（即块大小）的块特征的多尺度融合，显示出在其状态 - of-the-art 视觉地点识别结果上具有高度不变性，超过了基于全局和局部特征描述符的方法，同时还具有可配置框架中的改进计算效率，适合于增强独立场所识别能力和 SLAM 系统的整体性能。

Mar, 2021

提出了一种基于卷积神经网络 (ConvNet) 的方法，用于学习本地图像描述符，可用于显着改善补丁匹配和三维重建，该方法使用多分辨率 ConvNets 学习关键点描述符，并且提出了一个新的数据集，包含比当前可用的 Multi-View Stereo（MVS）数据集更多的图像和正负对应物，并且在视角，尺度和光照变化方面具有更好的覆盖范围。该文对基于提出的描述符学习的补丁匹配和三维重建任务进行了评估，实验结果表明，在评价任务中，提出的描述符优于当前现有的最先进描述符。

Jan, 2017

本文通过将基于区域提案算法生成的图像块的 CNN 特征应用于 VLAD 编码再进行空间金字塔编码，从而实现在 10 种交通场景分类上的应用。

Jul, 2017

在具有相似场景（如城市或室内场景）的区域中，视觉地点识别（VPR）是一个主要挑战，Patch-NetVLAD + 提出了一种微调策略和三元组损失，使 NetVLAD 适用于提取补丁级别描述符，并为 VPR 中至关重要的 LSR 分配适当的权重

Feb, 2022

本文提出了一种新的渐进式补丁学习方法来提高弱监督语义分割中的局部细节提取，进一步将特征破坏和补丁学习扩展到多级粒度，同时与多阶段优化策略相结合来提供模型对不同程度的特征提取能力。此方法超越了大多数现有的弱监督语义分割方法，在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得了出色的表现。

Sep, 2022

在本文中，我们提出了将卷积神经网络与基于字典的模型相结合，用于场景识别和视觉域自适应，并且我们发现所提出的混合表示法相较于仅使用卷积神经网络模型具有更好的表现。

Jan, 2016

本文介绍了一种 Denser Feature Network 用于视觉定位，提出了一种新型的卷积神经网络，采用更密集的特征图来提高图像检索准确性和关键点特征的重复性，仅需要正负 GPS 标记图像对来训练模型。实验表明，该方法在四个具有挑战性的大规模定位基准测试和三个图像检索基准测试上都取得了优秀的表现。

Dec, 2020

本文提出了一种卷积网络框架，用于学习二进制补丁描述符，其中像素域特征与从变换域提取的特征融合。实验证明，我们的特征融合方法在准确性、速度和复杂性方面优于多种最先进的方法。

Jan, 2019

本文提出了一个基于伪孪生卷积神经网络的多源图像对应关系识别方法，通过深度学习和数据融合技术，在保证高精度的同时实现了快速准确的卫星图像匹配。

Jan, 2018