Abstract-Finding matchande bilder över stora datauppsättningar spelar en nyckelroll i många datorseende applikationer såsom struktur-from-motion (SfM), multi-view 3D rekonstruktion, bildhämtning och bild-baserad lokalisering. I detta dokument föreslår vi att hitta matchande och icke-matchande par av bilder genom att representera dem med neurala nätverk baserade funktion vektorer, vars likhet mäts med Euclidean avstånd. De funktioner vektorer erhålls med konvolutionella neurala nätverk som lärs från märkta exempel på matchning och icke-matchande bildpar genom att använda en kontrasterande förlustfunktion i en Siamese nätverk arkitektur. Tidigare har Siamese arkitektur använts i ansiktsbildsverifiering och i matchande lokala bildplåster, men ännu inte i generisk bildsökning eller helbildsmatchning. Våra experimentella resultat visar att de föreslagna funktionerna förbättrar matchningsprestandan jämfört med basalfunktioner som erhålls med nätverk som är utbildade för bildklassificeringsuppgift. Funktionerna generaliserar väl och förbättrar matchningen av bilder av nya landmärken som inte ses vid träningstid. Detta trots att märkningen av matchande och icke-matchande par är ofullständig i våra träningsdata. Resultaten är lovande med tanke på applikationer för bildsökning, och det finns potential för ytterligare förbättringar genom att använda fler träningsbildpar med mer exakta markbaserade sanningsetiketter.
REF föreslog ett generiskt Siamese-nätverk för landmärkesbildmatchning.
Siamese network features for image matching
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}