Vi visar hur man tränar ett konvolutionellt neuralt nätverk för att tilldela en kanonisk orientering till funktionspunkter som ges en bild patch centrerad på funktionspunkten. Vår metod förbättrar funktionen poängmatchning på toppmoderna och kan användas tillsammans med alla befintliga rotationskänsliga deskriptorer. För att undvika den tråkiga och nästan omöjliga uppgiften att hitta en målinriktning att lära, föreslår vi att använda Siamese nätverk som implicit hitta optimala orienteringar under utbildningen. Vi föreslår också en ny typ av aktiveringsfunktion för Neural Networks som generaliserar de populära ReLU, maxout och PReLU aktiveringsfunktioner. Denna nya aktivering fungerar bättre för vår uppgift. Vi validerar effektiviteten av vår metod i stor utsträckning med fyra befintliga dataset, inklusive två icke-planära dataset, samt vår egen dataset. Vi visar att vi överträffar state-of-the-art utan att behöva omskolning för varje datauppsättning.
Metoden för REF lär sig att uppskatta orientering för att förbättra funktionen punkt matchning.
Learning to Assign Orientations to Feature Points
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}