L2-Net论文阅读

最新推荐文章于 2024-08-16 08:31:48 发布
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本文介绍了一种使用深度学习改进2D图像中patch匹配的方法。CSNetwork通过高低分辨率双patch对比，增强中心信息并提高计算效率。同时，L2-NetCVPR2017提出了一种新的网络结构，用于从patch中提取描述符，通过特定的数据预处理和损失函数设计，增强了模型对负样本的区分能力。

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Main idea

这是把deep learning用于2D图像中进行patch match的research。
本文
这个CS Network是这篇文章，主要思想是把一个64 ∗ * ∗ 64的patch先downsample得到一个32 ∗ * ∗ 32的低分辨率的patch1，然后在原先64 ∗ *

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L2-Net 论文详解
honyniu的专栏
01-28 9362
L2-Net 本文提供了相应的代码，是基于 matconvnet，论文的思路相对来说比较简单，可以使用 pytorch 或者 tersorflow 等框架复现。 主要思路 之前有 SIFT 等手工设计的 patch 特征，这里提出的 L2-Net 的方法，利用 CNN 方法在 Euclidean 空间学习 patch 特征。本文主要的工作包括： 提出递进的采样策略，可以保证网络在很少的 epoc...
【论文阅读】目标检测--SPP-net论文笔记（翻译+理解）
Ada的信徒
05-07 1113
现有的深度卷积神经网络需要固定大小的输入图像（例如，224×224）。这个要求是“人为的”，可能会降低对任意大小/比例的图像或子图像的识别精度。本文在深度卷积神经网络中使用了新的池化策略，“空间金字塔池化”，以避免上述限制。新的网络结构称为SPP-net，无论输入图像大小/比例是多少，都可以生成固定长度的表示。另外，金字塔池化也对目标变形具有鲁棒性。由于这些优势，SPP-net通常能够改善所有基于CNN的图像分类方法。
L2-Net论文粗解
weixin_49369396的博客
10-22 1793
本篇文章来自于对L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space文章的翻译和自己的一些理解，很多内容也参考了添加链接描述，然后做了一些修改，如果有不对的地方欢迎指出。 个人觉得最主要的还是理解它的网络结构，损失函数可能不是很好理解，不必过于强求 总述： 卷积神经网络在patch匹配中的应用，可根据有无度量学习层而分为两类： (1)有度量学习层的把patch的匹配视为一个二进制分类，因此也就不存在描述符的概念
L2Net-开源
04-26
L2Net是.net Alternative Lineage 2服务器和客户端。
论文笔记 — L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space
dbsggal90047018的博客
11-22 967
论文： 　　本文主要贡献： 　　1、提出了一种新的采样策略，使网络在少数的epoch迭代中，接触百万量级的训练样本； 　　2、基于局部图像块匹配问题，强调度量描述子的相对距离； 　　3、在中间特征图上加入额外的监督； 　　4、描述符的紧实性。 　　基于CNN的局部图像块匹配方法可以分为两类：一是，作为二分类问题，不存在明确的特征描述子概念，好处是准确率相对第二类高很多，但可移...
matlab的egde源代码-L2-Net:CVPR2017论文“欧氏空间中判别补丁描述符的深度学习”的代码和模式
05-22
matlab的egde源代码L2-Net：欧氏空间中区分性补丁描述符的深度学习 这是[1]中介绍的L2-Net功能描述符的Matlab实现。 [1]是。 田B.范F.吴F. “ L2-Net：欧氏空间中区分性补丁描述符的深度学习”，CVPR，2017年。 要求...
论文阅读笔记《L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space》
深视
04-07 1001
核心思想   该文介绍了一种基于深度学习的图块特征描述算子，该算子输出的描述符能够使得匹配图块在欧氏空间中距离很小，而不匹配图块的距离很大。与其他基于度量学习的图像匹配算法不同，本文就是用简单的L2距离来度量图块描述符（特征）之间的差异，训练的目标也是要增加特征的区分度。 实现过程 网络结构   本文的网络结构，如下图所示 对于每个分支都是由若干卷积层和BN层构成的，其中BN层的权重参数固定为1，偏置参数固定为0，每个分支的最后输出都经过一个局部相应正则化层（Local Response Normal-
Siamese Network (应用篇6) ：孪生网络用于图像块匹配 CVPR2017
沈春旭的博客
07-31 9432
参考论文：L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space 会议水平：CVPR2017 供稿单位：中科院自动化所 1. 摘要 及 目的 利用卷积神经网络在欧式空间下学习高效性能的描述子 descriptor。作者的方法在四个方面与众不同，1.我们提出了一种渐进的抽样策略，使网络能够在几次的...
[C#]OpenCvSharp结合yolov8-face实现L2CS-Net眼睛注视方向估计或者人脸朝向估计
FL1623863129的博客
01-01 1462
大部分的相关工作专注于开发新颖的基于CNN的网络，主要由流行的骨干(如VGG， ResNet-18 ， ResNet-50等) 组成，来提取凝视特征，最终输出凝视方向。基于外观的方法将人类的视线直接从廉价的现成相机拍摄的图像中还原出来，使它们很容易在不受约束的设置下在不同的位置生成。本文介绍了一种新的估计方法来在RGB图像中估计3D凝视角度，使用一种 multi-loss 的方法。目前，基于CNN的方法是基于外观的方法是最常用的凝视估计方法，因为它提供了更好的凝视性能。
【亲测免费】 L2CS-Net 项目使用教程
gitblog_01016的博客
08-16 556
L2CS-Net 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 L2CS-Net 是一个用于凝视估计和跟踪的开源项目。以下是项目的目录结构及其介绍： L2CS-Net/ ├── data/ │ └── ... # 数据文件 ├── models/ │ └── ... # 预训练模型文件 ├── src/ │ ├── __init__.py │ ├── pipeline.py # ...
L2norm (ParseNet) caffe实现与使用
Mingjian_LI的博客
04-11 2538
ParseNet和部分文章中提到在进行feature fusion之前要进行 L2norm，这是因为多层feature map的激活值大小分布差距比较大，如果没有经过 norm，会导致激活值普遍较大的 feature map 对融合后的结果影响更大。 简介 L2norm公式 L2norm反向传播BP推导 L2norm的caffe实现 但是网上很难找到 L2norm...
HardNet 论文详解
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honyniu的专栏
01-29 1万+
HardNet 本文提供了相应的代码，是基于 pytorch。 主要思路 本文主要是提出了新的 loss 用于特征 metric 的学习。提出的 loss 可以最大化一个 training batch 中最近的正负样本之间的距离，而且对浅层以及深层的 CNN 网络都有作用。本文基于之前的 L2-Net 工作，把 loss 更换成本文提出的 loss，这里叫做 HardNet。 基本流程 采样和 l...
图像匹配 | 论文与方法整理
3D视觉工坊
04-26 1万+
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者：梦寐mayshine链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108858079本文转载自知乎，作者已授...
L2CS-Net: 3D gaze estimation
Airs-Gao的博客
08-07 2949
人类的注视（gaze）是在人机交互和虚拟现实等各种应用中使用的关键线索。近年来，卷积神经网络(CNN)方法在预测凝视方向方面取得了显著进展。然而，由于眼睛外观的独特性、光照条件、头部姿势和凝视方向的多样性，在野外估计凝视仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一个鲁棒的基于 CNN 的模型来预测无约束设置下的凝视。我们提出对每个凝视角度分别进行回归，以提高每角度的预测精度，从而提高整体凝视性能。此外，我们使用两个相同的损失，每个角度一个，以改善网络的学习和提高其泛化。
【亲测免费】 开源亮点：L2CS-Net 眼神追踪的崭新里程碑
最新发布
gitblog_00037的博客
08-16 638
???? 开源亮点：L2CS-Net 眼神追踪的崭新里程碑 ???? 在深度学习和计算机视觉领域，眼神追踪技术正日益成为人机交互的关键环节。无论是虚拟现实（VR）、增强现实（AR），还是智能车辆驾驶辅助系统，精准的眼神追踪都能为这些应用带来前所未有的用户体验提升。而今天，我们要向大家隆重推荐的是L2CS-Net——一款由Ahmednull精心打造的眼部跟踪利器！ ???? 项目简介 L2CS-Net是基于PyTo...
因果推断12--dragonnet论文和代码学习
as472780551的博客
03-09 7040
我们从观察数据中考虑因果效应的估计。在随机对照试验(RCT)昂贵或不可能进行的情况下，观察数据往往很容易获得。然而，从观察数据得出的因果推断必须解决(可能的)影响治疗和结果的混杂因素。未能对混杂因素进行调整可能导致不正确的结论。为了解决这个问题，医生除了收集治疗和结果状态外，还收集协变量信息。如果协变量包含所有混杂变量，则可以确定因果效应。我们将在“无隐藏混淆”的背景下贯穿全文。
C# OpenCvSharp DNN 部署L2CS-Net人脸朝向估计
CrazyFlyingBee的博客
03-05 699
C# OpenCvSharp DNN 部署L2CS-Net人脸朝向估计
基于Matlab的L2-Net边缘源代码实现详解
吴F在CVPR2017年发表的论文“L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space”中提出。该模型的核心思想是使用深度卷积神经网络（CNN）在欧氏空间内学习能够区分不同图像补丁的描述...
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