该文介绍了一种新颖的学习关键点检测方法,通过训练卷积神经网络来寻找更适合描述符的关键点位置,并通过应用几何和光度变换来生成监督信号来优化检测器。实验证明,该方法在非刚性对象的真实图像上优于最先进的关键点检测器,并在复杂的物体检索任务中表现出相当的性能。
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