論文筆記 SuperPoint：Self-Supervised Interest Point Detection and Description

摘要：   本文提出了一種用於訓練興趣點檢測器和描述符的自監督框架，適用於計算機視覺中大量的多視角幾何問題。與基於patch的神經網絡不同，我們的全卷積模型在全尺寸圖像上運行，並在一次向前傳遞中聯合計算像素級興趣點位置和相關描述符。我們引入了Homographic Adaptation（同源自適應），一個多尺度，多同源的方法，以提高興趣點檢測的重複性和執行跨域自適應(例如,synthetic-to

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