SOS网 swMATH ID: 44030 软件作者： 田玉润、余欣、范斌、吴富超、胡伯·海宁、瓦西里奥斯·巴伦塔斯 描述： SOSNet：局部描述子学习的二阶相似正则化。尽管二阶相似性（SOS）已在图匹配和聚类等任务中取得了显著成功，但它尚未被用于学习局部描述符。在这项工作中，我们基于一种直觉，即一对正匹配点相对于嵌入空间中的其他点应该具有相似的距离，从而探索了SOS在描述符学习领域的潜力。因此，我们提出了一个新的正则化项，命名为二阶相似正则化（SOSR），它遵循了这一原则。通过将SOSR融入训练，我们学习的描述符在几个具有挑战性的基准测试中实现了最先进的性能，这些基准测试包含从局部补丁检索到结构到运动的不同任务。此外，通过设计基于von Mises-Frecher分布的评估方法，我们将描述符空间的利用与匹配性能联系起来，从而证明了我们提出的SOSR的有效性。大量的实验结果、经验证据和深入的分析表明，SOSR可以显著提高学习描述符的匹配性能。 主页： https://arxiv.org/abs/1904.05019 源代码： https://github.com/scape-research/SOSNet网站 关键词： 计算机视觉;模式识别;arXiv_cs。个人简历 相关软件： 布里斯克;PointNet（点网）;L2-网络;西娅;R2D2型;超级胶水;ORB-SLAM2;ORB-SLAM（砰砰声）;MAGSAC公司++;D2-净;上下文描述;ASL加热;SuperPoint（超级点）;FlowNet公司;MonoSLAM公司;HP补丁;钥匙。净额;交通运输部;款式GAN2;ResMLP公司 引用于： 2文件 全部的 前5名6位作者引用 1 樊、傲翔 1 姜俊军 1 姜兴宇 1 马嘉仪 1 理查德·塞利斯基 1 严俊驰 2篇连载文章中引用 1 国际计算机视觉杂志 1 计算机科学课文 在1个字段中引用 2 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文