Learning Compact Binary Descriptors with Unsupervised Deep Neural Networks

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本文介绍了一种在CVPR2016上提出的深度学习方法，用于生成紧凑的二值化描述符。该方法采用无监督的方式，并在优化函数中引入了最小量化损失、均匀分布编码及不相关位等约束条件。实验结果展示了在图像匹配、检索及物体识别任务上的有效性。

CVPR2016
开源代码： https://github.com/kevinlin311tw/cvpr16-deepbit

本文通过深度学习网络来学习 Compact Binary Descriptors ，
亮点是 Unsupervised，在优化函数里面加入了三个约束：
1) minimal loss quantization
2) evenly distributed codes
3) uncorrelated bits

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优化函数：
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L1, L2，L3 分别对应：
1）Discriminative Binary Descriptors
2） Efficient Binary Descriptors
3） Rotation Invariant Binary Descriptors

算法流程如下：
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4 Experimental Results
4.2. Results on Image Matching
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4.3. Results on Image Retrieval
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4.4. Results on Object Recognition
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