matching performance | BriefGPT

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多视角关注的图像文本匹配
提出了一个针对两流图像 - 文本匹配的多视图注意力方法（MVAM），通过多样的注意头学习多个图像和文本表示，并将这些表示连接起来进行匹配，以实现更好的匹配性能和更全面的表示。
PDF4 months ago
ECCV无监督语义对应估计的解密
通过无监督学习的方法探索语义对应关系估计。我们评估了几种最近提出的无监督方法，并在多个具有挑战性的数据集上使用标准化的评估协议进行全面评估。我们引入了一个新的诊断框架和一个更适合语义匹配任务的性能指标，并介绍了一种新的无监督的对应方法，其利
PDF2 years ago
D2D: 使用描述符进行关键点提取的方法检测
本研究提出了一种新的方法，利用描述符空间中的信息提出关键点位置。该方法称为 D2D，它利用成功的描述符模型选择具有高信息内容的显著位置作为关键点定位，并在多个基准测试中表现出优异的匹配性能。
PDF4 years ago
SOSNet: 二阶相似正则化的局部描述符学习
本文基于正匹配点之间在嵌入空间中的距离应该相似这一直觉，探索并提出了一种名为二阶相似规范化（SOSR）的新型正则化项，并将其纳入训练中，从而在几个具有不同任务的具有挑战性的基准测试中实现了最先进的性能，证明了其有效性。
PDF5 years ago
使用深度卷积神经网络进行指纹畸变校正
本文提出了一种基于深度卷积神经网络的指纹形变修正模型，可快速准确地估计图像的形变参数，从而显著提高了扭曲样本的匹配性能。
PDF7 years ago
PN-Net: 用于学习本地图像描述符的三重深度联合网络
本文提出了一种新的学习本地描述符以匹配图像补丁的方法，使用三元组的正面和负面对来训练网络并引入了一种新的损失函数以提高匹配性能。我们将我们的描述符与 MatchNet 和 DeepCompare 进行比较，并证明了我们的优势。
PDF8 years ago