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HySim: 图像修复中的快速混合相似度度量方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了三种多尺度相似性学习结构，使用对比损失函数学习像素级匹配，实现对场景几何形态的无关性。实验结果表明DeepSim网络优于混合方法和端到端方法，并且更适用于未见过的场景几何形态。
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关键要点
- 提出了三种多尺度相似性学习结构。
- 使用对比损失函数学习像素级匹配，实现对场景几何形态的无关性。
- 通过学习与分配匹配像素对，建立了混合和端到端方法之间的平衡。
- 探讨了如何通过样本挖掘提高预测相似度的整体稳健性和性能表现。
- 在航空和卫星数据集上进行实验，结果表明DeepSim网络优于混合方法和端到端方法。
- DeepSim网络更适用于未见过的场景几何形态。
- 该灵活的体系结构可以应用于标准的多分辨率图像匹配管道。
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