Senaste resultaten visar att funktioner som lärts via konvolutionella neurala nätverk överträffar tidigare deskriptorer om klassificering uppgifter med stor marginal. Det har visat sig att dessa nätverk fortfarande fungerar bra när de tillämpas på datauppsättningar eller igenkänningsuppgifter som skiljer sig från dem de utbildats på. Deskriptorer som SIFT används dock inte bara för erkännande utan också för många korrespondensproblem som bygger på deskriptormatchning. I detta papper jämför vi funktioner från olika lager av konvolutionella neurala nät till standard SIFT deskriptorer. Vi anser att ett nätverk som utbildades på ImageNet och ett annat som utbildades utan övervakning. Förvånansvärt nog är konvolutionella neurala nätverk klart bättre än SIFT på deskriptormatchning.
Det visades i REF att funktionerna från det sista lagret av ett konvolutionellt djupt nätverk som utbildats på ImageNet [19] kan överträffa SIFT.
Descriptor Matching with Convolutional Neural Networks: a Comparison to SIFT
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}