稳健的紧凑二进制描述符特征融合进行补丁匹配

MMJan, 2019

稳健的紧凑二进制描述符特征融合进行补丁匹配

Feature Fusion for Robust Patch Matching With Compact Binary Descriptors

Andrea Migliorati, Attilio Fiandrotti, Gianluca Francini, Skjalg Lepsoy, Riccardo Leonardi

TL;DR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。

Abstract

This work addresses the problem of learning compact yet discriminative patch descriptors within a deep learning framework. We observe that features extracted by convolutional layers in the pixel domain are largely complementary to features extracted in a transformed domain. We propose

deep learning convolutional network patch descriptors feature fusion image matching

发现论文，激发创造

场景间密集对应的无监督特征学习

通过无监督学习从大量未标记图像路径中学习特征，对像素进行编码，并进行空间池化以获得补丁层特征，然后将学习到的特征顺畅地嵌入到多层匹配框架中，得到了与最先进的方法相比在准确性和计算效率方面均优于 SIFT flow 等的匹配模型，并分析了字典学习和特征编码对最终匹配性能的影响。

Jan, 2015

通用对应网络

本文提出了一种深度学习框架，用于准确的视觉对应，并证明了其在几何和语义匹配中的有效性，提出了一种卷积空间变换器来模仿传统特征（如 SIFT）中的补丁归一化，广泛的 KITTI，PASCAL 和 CUB-2011 数据集的实验表明，与使用手工构建或学习特征的先前作品相比，我们的特征具有显着优势。

Jun, 2016

基于模板的人脸识别深度异质特征融合

本文提出了一种深度异构特征融合网络，用于增强不同深度卷积神经网络生成的特征之间的关联性，以实现基于模板的人脸识别任务，并在 IARPA Janus Challenge Set 3 (Janus CS3) 数据集上证明了本方法的有效性。

Feb, 2017

用具有池化层的 CNN 进行快速特征提取

本文提出了一种针对整个图像计算基于补丁的局部特征描述符的有效方法，适用于几乎所有现有的网络架构和局部特征提取任务，包括摄像机标定、Patchmatching、光流估计和立体匹配等任务，并对任意 CNN 架构进行了速度基准测试和示例代码的展示。

May, 2018

通过灵活的分层细化和补丁描述符精炼的广义匹配

本文的主要关注点是解决深度特征匹配（DFM）的局限性，通过采用更灵活的最近邻搜索策略并集成图像补丁描述符，扩展了 DFM 的适用范围，同时提出了一种新颖的图像补丁描述符精炼策略，进一步降低了对应匹配的计算复杂度，实验证明我们的方法在实际机器人应用中具有卓越的性能。

Mar, 2024

基于弱监督的 PatchNets：描述和聚合局部图像块进行场景识别

本文提出了一种基于 PatchNet 模型与 VSAD 特征表达方法的图像场景识别混合表示方案，并在 MIT Indoor67 与 SUN397 两个基准数据集上取得了最新的最优性能结果。

Sep, 2016

基于选择性深度卷积特征的图像检索紧凑二进制表示

该论文提出了一种新的计算量小、效果好的框架，其中采用了不同的掩码计算策略和最新的嵌入聚合方法来提高图像检索的准确性；同时还利用哈希模块生成非常紧凑的二进制图像表示，并在六个图像检索基准测试中取得了最好的检索性能。

Feb, 2018

强化特征点：针对高级任务优化特征检测和描述

该研究论文提出一种嵌入完整视觉流水线中的特征检测器训练方法，通过强化学习的原则克服关键点选择和描述符匹配的离散性，并通过实验表明该方法可以提高基于学习的特征检测器在任务中的准确性。

Dec, 2019

HDD-Net：混合检测器描述符和相互交互学习

本研究提出了一种局部特征提取的方法，将检测器和描述子两个步骤互相独立，并关注它们在学习过程中的交互。该方法使用了一种新型的检测器优化技术和多尺度方法提取图像的局部特征，并在各项基准测试中显示出了比现有技术更好的性能。

May, 2020

基于深度学习的局部特征匹配：综述

本研究对本地特征匹配方法进行了全面的综述，将其分类为基于探测器和不基于探测器两类，并探索了其在不同领域的实际应用和面临的当前挑战，以及未来的研究方向。

Jan, 2024