Lärandebaserade metoder förbättrar prestandan i vissa uppgifter, men kan fortfarande inte ersätta handgjorda funktioner i allmänhet. I detta dokument förbättrar vi inlärningen av lokala funktionsdeskriptorer genom att optimera utförandet av deskriptormatchning, vilket är ett vanligt steg som följer deskriptor extraktion i lokala funktionsbaserade rörledningar, och kan formuleras som närmaste granne hämtning. Specifikt, vi optimerar direkt en rankning-baserad hämtning prestanda metrisk, Genomsnittlig Precision, med hjälp av djupa neurala nätverk. Denna lösning för allmänna ändamål kan också ses som en listvis inlärning för att rangordna tillvägagångssätt, vilket är fördelaktigt jämfört med den senaste lokala rankningsstrategier. På standardriktmärken uppnår deskriptorer som vi lärt oss med vår formulering toppmoderna resultat i patchverifiering, patchhämtning och bildmatchning.
DOAP REF innebär en rankningsbaserad förlust som är direkt optimerad för den genomsnittliga precisionen.
Local Descriptors Optimized for Average Precision
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}