【文章推荐】GeoDesc: Learning Local Descriptors by Integrating Geometry Constraints

原文：GeoDesc: Learning Local Descriptors by Integrating Geometry Constraints

这篇论文提出了一种新的局部描述子学习方法，有一些点值得学习，记录下来以供参考。文章中涉及了一些 D reconstruction structure from的知识，不是很了解，所以理解可能有偏颇。一。介绍基于网络学习的局部描述子在patch based benchmark取得了很好的结果，但是在最近image based D reconstruction的benchmarks上面没有得到泛化 ...

2018-10-28 10:38 0 787 推荐指数：

查看详情

Learning Spread-out Local Feature Descriptors

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 ...

A performance evaluation of local descriptors——局部描述子评估译文(1，2,...)

现有局部描述子的性能评估 Krystian Mikolajczyk Cordelia Schmid 计算机科学 ...

Image Processing and Computer Vision_Review：HPatches A benchmark and evaluation of handcrafted and learned local descriptors——2017.04

翻译 HPatches：手工和学习本地描述符的基准和评估——http://tongtianta.site/paper/8979 摘要：在本文中，我们提出了一个评估本地图像描述符的新基准。我们 ...

论文阅读《End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression》

端到端学习几何和背景的深度立体回归摘要本文提出一种新型的深度学习网络，用于从一对矫正过的立体图像回归得到其对应的视差图。我们利用问题（对象）的几何知识，形成一个使用深度特征表示的代价量 ...

【论文学习3】Local Differential Privacy for Deep Learning

Local Differential Privacy for Deep Learning 0.ABSTRACT 物联网平台创新包括边缘云交互中的软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的融合深度学习因其在使用大量数据进行训练时具有显著的准确性而越来越受欢迎 ...

Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function【阅读笔记】

CVPR21 将图像超分辨率问题转化为寻找图像的连续表示。本质上图像会存在分辨率的问题，是由于其存储和表示使用的是二维数组。如果将图像的表示是一个连续函数，那么图像就可以是任意分辨率的。这个思路受启 ...

论文笔记(1)—"Clustered federated learning: Model-Agnostic distributed multi-Task optimization under privacy constraints"

Motivation In this paper[1], authors presented a novel group based federated learning to solve incongruent data problem. In traditional FL methods ...

提高RabbitMQ的File descriptors

一、修改 linux ulimit 二、 [root@rabbitmq rabbitmq]# ulimit -n 65535 [root@rabbitmq rabbitmq]# ulimit ...

原文：GeoDesc: Learning Local Descriptors by Integrating Geometry Constraints

相关推荐

相关标签