Vi introducerar ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för att upptäcka repeterbara nyckelpunkter under drastiska bildförändringar av väder- och ljusförhållanden som toppmoderna nyckelpunktsdetektorer är förvånansvärt känsliga för. Vi identifierar först bra nyckelpersoner i flera utbildningsbilder tagna ur samma synvinkel. Vi tränar sedan en regressor att förutsäga en poäng karta vars maxima är dessa punkter så att de kan hittas genom enkla icke-maximal undertryckande. Eftersom det inte finns några standarddataset för att testa påverkan av dessa typer av förändringar, skapade vi våra egna, som vi kommer att göra allmänt tillgängliga. Vi kommer att visa att vår metod avsevärt överträffar de toppmoderna metoderna under sådana utmanande förhållanden, samtidigt som vi uppnår toppmoderna resultat på de otränade vanliga Oxford-datauppsättningarna.
TILDE REF lär sig att upptäcka nyckelpunkter som på ett tillförlitligt sätt kan matchas under olika ljusförhållanden.
TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}