Abstract-I detta dokument introduceras ett nytt riktmärke för utvärdering av lokala bilddeskriptorer. Vi visar begränsningar av de allmänt använda datamängderna och utvärderingsprotokollen, vilket leder till tvetydigheter och motsägelsefulla resultat i litteraturen. Dessutom är dessa riktmärken nästan mättade på grund av de senaste förbättringarna i lokala deskriptorer som uppnåtts genom att man lärt sig av stora kommenterade datauppsättningar. För att ta itu med dessa frågor inför vi en ny stor datauppsättning som lämpar sig för utbildning och testning av moderna deskriptorer, tillsammans med strikt definierade utvärderingsprotokoll i flera uppgifter som matchning, hämtning och verifiering. Detta möjliggör mer realistiska och därmed mer tillförlitliga jämförelser i olika tillämpningsscenarier. Vi utvärderar prestandan hos flera toppmoderna deskriptorer och analyserar deras egenskaper. Vi visar att en enkel normalisering av traditionella handgjorda deskriptorer kan öka deras prestanda till nivån för djupinlärningsbaserade deskriptorer när realistiska riktmärken väl har beaktats. Dessutom anger vi ett protokoll för lärande och utvärdering med hjälp av korsvalidering. Vi visar att när man utbildar toppmoderna deskriptorer på denna datauppsättning är den traditionella verifieringsuppgiften nästan helt mättad.
Balntas m.fl. REF införde ett riktmärke på patchnivå för utvärdering av huvudsakligen djupinlärningsbaserade lokala deskriptorer för bildmatchning, patchklassificering och patchhämtningsuppgifter.
HPatches: A benchmark and evaluation of handcrafted and learned local descriptors
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}