Vi presenterar en ny djup arkitektur och en utbildningsstrategi för att lära sig en lokal funktion pipeline från grunden, med hjälp av samlingar av bilder utan behov av mänsklig övervakning. För att göra det utnyttjar vi djup och relativ kamera utgör ledtrådar för att skapa ett virtuellt mål som nätverket bör uppnå på en bild, förutsatt att resultaten av nätverket för den andra bilden. Även om denna process är till sin natur icke-differentiable, visar vi att vi kan optimera nätverket i en två-branch setup genom att begränsa det till en gren, samtidigt som differentiability i den andra. Vi utbildar vår metod på både inomhus- och utomhusdataset, med djupdata från 3D-sensorer för den förra, och djupberäkningar från en off-the-shelf Structure-from-Motion-lösning för den senare. Våra modeller överträffar toppmodernheten på glesa funktioner som matchar på båda datauppsättningarna, medan de körs på 60+ fps för QVGA-avbildningar.
Den nyare LF-Net REF presenterar en ny djup arkitektur och en utbildningsstrategi för att lära sig en lokal funktion pipeline från grunden.
LF-Net: Learning Local Features from Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}