Super Point 笔记-- 网络结构

接续上一篇文章，上一篇文章中已经大体介绍了Superpoint 网络的框架，本文将继续介绍superpoint内的网络部分

Super Point 结构

与其他网络结构不同，Superpoint 网络结构作用于大尺寸的完整的图片上。网络分为三部分。 1）共享的编码器。2）特征点提取解码器。3）描述子解码网络。

1）共享编码
共享编码部分使用了VGG风格的编码结构。这一部分主要是为了减少图片尺寸。编码器（encoder）包含了卷积层，pooling层以及激活函数。网络结构中的三个Max Pooling将图像尺寸从H，W降低至H/8，W/8。此时，在编码器输出的featuremap中，每一个channel代表了原图中的8x8个像素值，在文章中被称为一个cell。
2）特征点解码器
在上一部分中的encoder将HxWx1的原始图像编码为一个H/8xW/8x65维度的featuremap。65维代表这88可能的特征点的概率以及在该区域不出现特征点的垃圾桶通道（dustbin）。经过一个channel维度的softmax操作后，dustbin通道被去除变成了H/8xW/864的featuremap，最后将其reshape变成HW维度。
3）描述符解码器
描述符解码器将输出一个HxWxD维度的featuremap。个人理解，此处就是对应了图片HW维度上的每一个点，并对图片上的点进行描述，文中的
D为256。

Loss函数

本文中的loss函数如下
L(X,X′,D,D′;Y,Y′,S)=Lp(X,Y)+Lp(X′,Y′)+λLd(D,D′,S).\ L(X,X^{'} ,D,D^{'};Y,Y^{'},S)=L_{p}(X,Y)+L_{p}(X^{'},Y^{'})+\lambda L_{d}(D,D^{'},S). L(X,X′,D,D′;Y,Y′,S)=Lp(X,Y)+Lp(X′,Y′)+λLd(D,D′,S).
本文中的loss函数分为两个部分，Lp\ L_{p} Lp 表示为特征点loss，Ld\ L_{d} Ld表示为描述符的loss函数。
特征点检测的loss函数 Lp\ L_{p} Lp是一个交叉熵loss。
Lp(X,Y)=1HcWc∑h=1,w=1Hc,Wclp(xhw;yhw)\ L_{p}(X,Y)= \frac{1}{H_{c}W_{c}} \sum_{h=1,w=1}^{H_{c},W_{c}} l_{p}(x_{hw};y_{hw}) Lp(X,Y)=HcWc1∑h=1,w=1Hc,Wclp(xhw;yhw)
在这里面lp(xhw;y)=−logexp(xhwy)∑k=165exp(xhwk)\ l_p(x_{hw};y) =-log \frac{exp(x_{hwy})}{\sum_{k=1}^{65} exp(x_{hwk})} lp(xhw;y)=−log∑k=165exp(xhwk)exp(xhwy)
在Lp\ L_p Lp中，相当于对64个channel中和y的真值位置做了一个交叉熵函数。这样将会找到64个通道中的特征点的位置，并映射回HW上。

描述符的Loss

未完待续

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