Bildfunktionsmatchning är en grundläggande del av många geometriska program för datorseende, och att använda flera bilder kan förbättra prestandan. I detta arbete formulerar vi multi-image matchning som en graf inbäddande problem sedan använda en Graph Convolutional Network för att lära sig en lämplig inbäddning funktion för att anpassa bildfunktioner. Vi använder cykelkonsistens för att träna vårt nätverk på ett oövervakat sätt, eftersom korrespondens på grund av sanning är svår eller dyr att kräva. Dessutom kan förluster av geometrisk konsistens läggas till vid träningstidpunkten, även om informationen inte finns tillgänglig i testsetet, till skillnad från tidigare metoder som direkt optimerar cykelkonsistensen. Såvitt vi vet har inga andra verk använt inlärning för multiimage-funktionsmatchning. Våra experiment visar att vår metod är konkurrenskraftig med andra optimeringsbaserade metoder.
Med hjälp av graf konvolutionella nätverk och cykel konsekvens förluster, kan man träna en bild matchande algoritm på ett oövervakat sätt REF.
All Graphs Lead to Rome: Learning Geometric and Cycle-Consistent Representations with Graph Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}