与此同时作者发现提取到的特征也可以顺便作为描述子,故提出了这种“一图两用”,联合优化的结构 本文论文的比较简单,但是给出的代码实现非常整齐。 D2-Net测试阶段为了获得更高的分辨率,将训练的网络结构进行修改(通过减小pool stride和增大conv dilate rate维持感受野),使得测试时可以正常加载训练的权重,且特征分辨率更...
作为近两年detector和descriptor joint learning（也称one-stage）类型论文的又一代表，D2-Net是一种相当特别的结构。其特点是“一图两用”，即网络预测出的dense tensor即是detection score maps，又是description map特征图即代表特征检测结果又代表特征描述结果（注意预测的特征图并不是原...
几篇论文实现代码:《D2-Net: A Trainable CNN for Joint Detection and Description of Local Features》(CVPR 2019) GitHub: http://t.cn/EamZNut 《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolut...
另外还有很多其他类型的探索工作,推荐看看【Matching Features without Descriptors:Implicitly Matched Interest Points】【Long-term Visual Localization using Semantically Segmented Images】等挺多种的,不过D2Net属于其中结果最好的。
D2-Net A Trainable CNN for Joint Description and Detection of Local Features https://arxiv.org/pdf/1905.03561.pdfarxiv.org/pdf/1905.03561.pdf 一、论文出发点 传统的关键点检测,例如SIFT,都是先生成特征描述子(也就是特征),然后在根据这些特征描述子利用一些后处理手段,(根据真值给定的匹配点)去...
损失函数设计方面，D2Net采用了triplet margin ranking loss，用于优化特征检测的效果。总结而言，D2Net提供了一种同时处理描述子生成和特征点检测的端到端解决方案。尽管在某些性能指标上可能不如后续的SuperPoint，但它为相关研究提供了有价值的参考，并且作者开源了实现论文效果所需的代码。
九郎的观点并不出众，视角可能也略显偏颇，权且算是抛砖引玉，真正的用意还是希望引起大家有价值的讨论...
“net meetting”一词在网络上广泛流行起来。不同国家、不同地区之间的商家、公司可以通过网络进行网络会议,协调和讨论商业上的重要问题,省却了召集与会人员、商定会议时间、地点一系列繁琐的程序步骤,节省了大量的人力物力。 但是,网络给我们带来种种利益的同时,也带来了不少弊端。 首先,网络的迅速发展,给不法商人...
2015-01-01上传 Molecular D2:分子D2D2,分子,d2,D2 ,D2 ,分子 D2,D2分子 文档格式: .pdf 文档大小: 1.96M 文档页数: 5页 顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 论文--毕业论文 文档标签: D2分子d2D2分子
在这篇文章中,作者只使用了一个网络同时实现描述子生成和特征点位置检测两个任务,作者认为在检测阶段和描述子阶段特征存在冗余,检测阶段得到的特征也可以在描述字阶段使用,在LIFT或其它以前的方法中通常是先提取特征点的位置,再根据特征点的位置提取所在位置的描述子,在这篇文章中作者将特征点提取步骤延后,正如论文题目...