Abstrakt. Lärda lokala deskriptorer baserade på konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått betydande förbättringar på patchbaserade riktmärken, medan de inte har visat en stark generaliseringsförmåga på de senaste riktmärkena för bildbaserad 3D-rekonstruktion. I detta dokument mildrar vi denna begränsning genom att föreslå en ny lokal deskriptor för lärande som integrerar geometriska begränsningar från multi-view rekonstruktioner, vilket gynnar inlärningsprocessen när det gäller datagenerering, dataprovtagning och förlustberäkning. Vi hänvisar till den föreslagna deskriptorn GeoDesc, och visar dess överlägsna resultat på olika storskaliga riktmärken, och i synnerhet visa sin stora framgång när det gäller utmanande återuppbyggnadsuppgifter. Dessutom ger vi riktlinjer för praktisk integrering av inlärda deskriptorer i Structurefrom-Motion (SfM) rörledningar, vilket visar den goda kompromiss som GeoDesc levererar till 3D rekonstruktionsuppgifter mellan noggrannhet och effektivitet.
GeoDesc Ref integrerar geometriska begränsningar från multi-view rekonstruktioner för att gynna inlärningsprocessen genom att förbättra utbildningsdata.
GeoDesc: Learning Local Descriptors by Integrating Geometry Constraints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}