Vi presenterar en djupinlärning ram för exakt visuell korrespondens och visar sin effektivitet för både geometrisk och semantisk matchning, spänner över stela rörelser till intra-klass form eller utseende variationer. I motsats till tidigare CNN-baserade tillvägagångssätt som optimerar en surrogat patch likhet mål, använder vi djup metrisk inlärning för att direkt lära sig en funktion utrymme som bevarar antingen geometrisk eller semantisk likhet. Vår helt konvolutionella arkitektur, tillsammans med en ny korrespondens kontrasterande förlust möjliggör snabbare utbildning genom effektiv återanvändning av beräkningar, noggrann gradient beräkning genom användning av tusentals exempel per bildpar och snabbare testning med O(n) feedforward passerar för n keypoints, i stället för O(n 2 ) för typiska patch likhetsmetoder. Vi föreslår en konvolutionell rumslig transformator för att efterlikna patch normalisering i traditionella funktioner som SIFT, som visas dramatiskt öka noggrannheten för semantiska korrespondenser över intra-klass formvariationer. Omfattande experiment på KITTI, PASCAL och CUB-2011 datauppsättningar visar de betydande fördelarna med våra funktioner jämfört med tidigare arbeten som använder antingen handbyggda eller inlärda funktioner.
Till exempel föreslog REF en ny korrespondenskontrastförlust som möjliggör snabbare utbildning och visar deras effektivitet för både geometrisk och semantisk matchning mellan olika former eller utseendevariationer inom klassen.
Universal Correspondence Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}