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PoCo：RGBD 室内地点识别的点上下文聚类
我们提出了一种新的端到端算法（PoCo）用于室内 RGB-D 场所识别任务，旨在识别给定查询帧在参考数据库中最可能的匹配。我们提出了一种新的网络架构，通过端到端学习直接从噪声点云中提取全局描述符，并将颜色和几何模态集成到点特征中以增强全局描
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3 months ago
大规模场所识别的高效三维点云特征学习
本文提出了一种高效的点云学习网络 (EPC-Net) 以形成全局描述符用于视觉地方识别，该网络具有良好的性能并且可以降低计算内存和推理时间，通过在代理点和空间相邻矩阵上进行简化的边缘卷积实现对点云本地几何特征的聚合，然后设计轻量级分组 VL
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3 years ago
神经网络紧凑全局描述符
本文提出一种轻量级全局描述符，以建模跨不同维度（如通道、帧）之间的位置交互作用，使得后续卷积能够合理地访问此全局特征，从而在计算成本和参数数量上有了巨大的降低，也完成了最有效的长距离机制。
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5 years ago
多个全局描述符的组合用于图像检索
本文提出了利用多种全局描述符来在端到端训练中获得合集效应的新框架，并通过定量和定性分析研究了多种全局描述符组合的有效性。在基准评估中，该框架在图像检索任务中实现了最先进的性能。
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5 years ago
商店货架上产品识别的深度学习流水线
使用基于深度学习的对象检测和图像检索技术，通过全局描述符之间的相似度搜索，在快速高效的识别超市商品的同时能够满足不断变化的商品和包装需求。
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6 years ago
ICCV
深度卷积特征聚合的图像检索
本文通过对局部卷积神经网络特征进行聚合研究，提出一种基于简单加总池化的高效图像检索方法，取得了显著提升的效果。
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9 years ago
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