L2-Net论文阅读

最新推荐文章于 2024-08-16 08:17:39 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。

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 ∗ *

最低0.47元/天 解锁文章
L2-Net 论文详解
honyniu的专栏
01-28 9464
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...
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 9543
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...
L2Net-开源
04-26
L2Net是.net Alternative Lineage 2服务器和客户端。
L2-Net论文粗解
weixin_49369396的博客
10-22 1865
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
论文笔记 — L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space
dbsggal90047018的博客
11-22 987
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...
【没有哪个港口是永远的停留~ 论文解读】L2-Softmax
magic_shuang的博客
11-27 793
论文地址：L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification 摘要 成就：具体来说，我们在具有挑战性的IJB-A数据集上实现了最先进的结果，在FA=0.0001下实现了0.909的TA此外，我们在LFW数据集上获得了最先进的性能，准确率为99.78%，在YTF数据集上获得了96.08% 提出问题：而softmax损失函数，对正对具有较高的相似性评分，对负对具有较低的相似性评分，从而导致性能差距。 解决问题：我们在特征描述符
论文阅读笔记《L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space》
深视
04-07 1047
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-
探索未来视觉交互：L2CS-Net 眼球追踪框架
gitblog_00010的博客
05-25 577
探索未来视觉交互：L2CS-Net 眼球追踪框架 在这个数字时代，眼球追踪技术正逐渐成为人机交互的关键。它为我们提供了了解人类视觉注意力的窗口，有着广泛的应用前景。今天，我们向您推荐一款基于深度学习的眼球追踪框架——L2CS-Net。这是一个高效、精准且易于使用的开源项目，专为实时眼球定位和预测而设计。 项目介绍 L2CS-Net是基于Python和PyTorch实现的轻量级眼球追踪系统。通过使用...
C# opencvsharp利用L2CS-Net算法实现眼睛注视方向或人脸朝向判断人脸估计
01-01
测试环境： VS2019 .net framework 4.7.2 OpenCvSharp 4.8.0 Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.16.3 博客地址：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135324545 视频演示：bilibili.com/video/BV19t4y1f7rN/
基于opencv部署3D人脸重建3DDFA-V3源码包含C++和python实现代码+模型.zip
最新发布
08-19
基于opencv部署3D人脸重建3DDFA-V3源码包含C++和python实现代码+模型.zip
OpenCV部署L2CS-Net人脸朝向估计包含C++和Python源码+模型+说明.zip
05-02
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[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 1502
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
08-16 612
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 # ...
L2CS-Net: 3D gaze estimation
Airs-Gao的博客
08-07 3217
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。
L2norm (ParseNet) caffe实现与使用
Mingjian_LI的博客
04-11 2573
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...
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