论文笔记之：MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

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MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

CVPR  2015

　　本来都写到一半了，突然笔记本死机了，泪崩！好吧，重新写！本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络 和 鲁棒的特征比较的网络结构。与传统的像SIFT特征点利用欧氏距离进行距离计算的方式不同，本文是利用全连接层，通过学习到的距离度量来表示两个描述符的相似性。

　　本文的贡献点如下：

　　1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于patch的匹配来明显的改善了效果；

　　2. 利用更少的描述符，得到了比state-of-the-art更好的结果；

　　3. 实验研究了该系统的各个成分的有效作用，表明，MatchNet改善了手工设计 和 学习到的描述符加上对比函数；

　　4. 最后，作者 release 了训练的 MatchNet模型。

　　首先来看本文的网络架构：

　　主要有如下几个成分：

　　A. Feature Network.

　　主要用于提取输入patch的特征，主要根据AlexNet改变而来，

论文笔记之：MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

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原文地址：http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5515181.html