Vi tar itu med problemet med att hitta tillförlitliga täta korrespondenser mellan ett par bilder. Detta är en utmanande uppgift på grund av starka utseende skillnader mellan motsvarande scenelement och tvetydigheter som genereras av repetitiva mönster. Bidragen från detta arbete är trefaldiga. Först, inspirerad av den klassiska idén om disambiguating funktionsmatcher med hjälp av semi-lokala begränsningar, utvecklar vi en end-to-end trainingal konvolutional neurala nätverk arkitektur som identifierar uppsättningar av rumsligt konsekventa matchningar genom att analysera grannskap samförståndsmönster i 4D utrymme av alla möjliga korrespondenser mellan ett par bilder utan behov av en global geometrisk modell. För det andra visar vi att modellen kan tränas effektivt från svag övervakning i form av matchande och icke-matchande bildpar utan att det behövs kostsamma manuella noteringar av punkt-till-punktkorrespondenser. För det tredje visar vi att det föreslagna grannskapssamsynsnätverket kan tillämpas på en rad matchande uppgifter, inklusive både kategori- och instansnivåmatchning, för att få de senaste resultaten från PF Pascal-datauppsättningen och InLoc-riktmärket för visuell lokalisering inomhus.
NCNet REF tränar ett CNN för att söka i 4D utrymme för alla möjliga korrespondenser, med användning av 4D convolutions.
Neighbourhood Consensus Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}