Feature detektering och beskrivning är ett avgörande steg i många datorseende rörledningar. Traditionellt har mänskliga konstruktioner varit den viktigaste arbetshästen på detta område. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för lärande för att upptäcka och beskriva nyckelpunkter från bilder som utnyttjar djupa arkitekturer. För att möjliggöra ett lärandebaserat tillvägagångssätt samlar vi in en storskalig datauppsättning av patcher med matchande flerskaliga nyckelpunkter. Den föreslagna modellen lär sig av denna omfattande datauppsättning för att identifiera och beskriva meningsfulla nyckelpunkter. Vi utvärderar vår modell för effektiviteten i dess inlärda representationer för att upptäcka flerskaliga nyckelpunkter och beskriva deras respektive stödregioner.
I Ref föreslås en djupt lärandebaserad metod för att upptäcka och matcha flerskaliga nyckelpunkter med två separata nätverk.
Learning to Detect and Match Keypoints with Deep Architectures
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}