論文筆記 — L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space
論文： 本文主要貢獻： 1、提出了一種新的采樣策略，使網絡在少數的epoch迭代中，接觸百萬量級的訓練樣本； 2、基於局部圖像塊匹配問題，強調度量描述子的相對距離； 3、在中間特征圖上加入額外的監督； 4、描述符的緊實性。 基於CNN的局部圖像塊匹配方法可以分為 ...
原文：DDT： deep descriptor transform 論文解析
論文參考鏈接：https: arxiv.org abs . 主要思想 提出了一種利用預訓練模型 Imagenet Pretrained 來做解決目標共定位 object co localization 問題。目標共定位即給定一個圖像集，這個圖像集中大部分圖像區域都是某一個物體如飛機，則將所有飛機的區域定位出來 bounding box 。如下圖所示為該論文的pipeline，整個過程是無監督的，即 ...
2019-06-12 18:55 0 615 推薦指數：
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