HardNet详细解释

hardnet****论文解释

本人刚接触这方面的时间不长若有什么理解不到位的地方欢迎指出更正。
代码部分：https://github.com/DagnyT/hardnet

摘要

受到sift的启发，引入了度量学习层。表明了去最大化两个最邻近的正样本和负样本的距离会取得很好的效果。在L2Net中使用全新的损失函数，并将其命名为HardNet。同样也是输出的128维的描述符。

引言

尽管端到端的学习模式很厉害(图像匹配、相机定位、传统的检测器和局部的图块描述符)，但是无法完全代替复杂经典的方法。LIFT、MatchNet、DeepCompare作为第一批使用端到端学习模式的算法，在图块验证任务中表现良好，但却并未流行起来。就目前的研究显示，SIFT及其变形体在图像匹配和小尺度图像检索以及三维重建方面比基于学习的方法更好。这主要是因为目前的数据集不够丰富，无法训练出很屌的描述符。

接下来就来证明文章中提出的方法很牛逼。

采样策略和损失函数

上图为大致的采样流程：

(注：接下来的内容都将围绕着上面那副图展开)
X=（A1，P1，……，An，Pn），为一个batch，训练时将这将这个batch中的2n个patch送入HardNet的网络结构中，通过网络的patch会变为128维的描述符，通过描述符我们可以计算出他们距离矩阵(类似于L2Net)。

其中的Ai和Pi就代表有着相同特征点互相匹配的patch。

第一步，ai和pi分别代表patch Ai和Pi的描述符，根据描述符来构建距离矩阵

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