夜间鲁棒性事件网络的增强：通过非配对日夜事件转换

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-15T00:00:00Z

本文介绍了一种基于CNN描述符的图像检索方法，通过使用基于GAN的合成图像生成器将白天图像转换为夜晚图像，增强了度量学习的效果。同时，提出了一种新型轻量级GAN架构，通过边缘一致性增强原始图像与转换图像之间的一致性，并训练了适用于夜晚和白天图像的边缘检测器。此外，还提出了一种多样锚点挖掘的新方法，以增加训练示例的变化性并提高模型的泛化能力。该方法在东京24/7昼夜检索基准上优于现有技术，并在牛津和巴黎数据集上保持了良好的性能。