Working hard to know your neighbor’s margins: Local descriptor learning loss(2018)(三)

主要是在L2-NET上的改進，在L2-NET中中間feature map層以及最終的feature維度上都進行了監督，容易造成過擬合，因此本文做了優化 主要貢獻點：1. End-to-end的訓練模式。                       2. loss簡單有效   首先： 如上圖所示，A和P表示兩個匹配集合, 例如a1和p1是一個gt中的匹配， d（a1，p1）是兩個匹配之間的descr

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