Abstrakt. Vi introducerar en ny Deep Network arkitektur som implementerar den fullständiga funktionspunkt hantering pipeline, det vill säga detektering, orientering uppskattning, och funktionsbeskrivning. Medan tidigare arbeten med framgång har tagit itu med vart och ett av dessa problem individuellt, visar vi hur man lär sig att göra alla tre på ett enhetligt sätt samtidigt som man bevarar end-to-end-differentiability. Vi visar sedan att vår Deep pipeline överträffar toppmoderna metoder på ett antal referensdatauppsättningar, utan behov av omskolning.
LIFT REF lär sig varje uppgift som ingår i funktionshantering: detektering, orienteringsuppskattning och beskrivning.
LIFT: Learned Invariant Feature Transform
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}