CVPR 2015 Oral概览 - 第三天下午

第三天下午两大主题：图像处理传统项目之，局部特征与图像视频复原。

D3-PM-A. Learning and Matching Local Features

【Domain-Size Pooling in Local Descriptors: DSP-SIFT】

局部描述子中的域尺寸pooling

（UCLA）

一种改进的SIFT：求和（pooling）在空域和尺度域同时进行。

【 Learning Deep Representations for Ground-to-Aerial Geolocalization】

深度表达用于地面-空中摄影的地理定位

cross view匹配：从街景图（0°）查询航拍图（45°），在城市范围内查找。

传统CV方法无法处理此类差距。构建78K数据库，用CNN学习。

正确率10%~20%。

问题很新颖，当然可以后续利用更多其他信息。