我们引入了一种基于注意力的灵活的context聚合机制,使SuperGlue能够推出底层3D场景和连带的特征分配。...与传统的hand-designed启发式相比,本文的技术通过从图像对的端到端训练学习3D世界的几何变换和规则的先验知识。在真实的室内和室外环境的姿态估计任务中,SuperGlue的性能表现SOTA。...该方法在GPU上进行实时匹配,可以很容易地集成到SfM或SLAM系统中。
下面是论文具体框架结构以及实验结果:
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?...人工智能,每日面试题:
对于k折交叉验证, 以下对k的说法正确的是:
A.k越大,不一定越好, 选择大的k会加大评估时间
B.选择更大的k, 就会有更小的bias (因为训练集更加接近总数据集)...在训练时, 也要考虑数据集间方差差别不大的原则. 比如, 对于二类分类问题, 使用2-折交叉验证, 如果测试集里的数据都是A类的, 而训练集中数据都是B类的, 显然, 测试效果会很差。