المطابقة العميقة للأشكال

نقوم بتمثيل مطابقة الأشكال كتعلم متري باستخدام الشبكات الإدراكية (الشبكية). نفصل العملية الشاملة لتمثيل الصور إلى جزأين. أولاً، يتم اختيار طرق فعالة ومعترف بها على نطاق واسع لتحويل الصور إلى خرائط حواف. ثانياً، يتم تدريب الشبكة باستخدام خرائط حواف الصور المعروفة، والتي يتم الحصول عليها تلقائيًا من خلال خط أنابيب بناء الهيكل من الحركة (Structure-from-Motion). يتم تقييم التمثيل المُتعلم في مجموعة متنوعة من المهام المختلفة، مما يوفر تحسينات في حالات صعبة للعمليات العامة بين المجالات، واسترجاع الصور بناءً على الرسوم التخطيطية العامة أو نظيرتها الدقيقة. على عكس الطرق الأخرى التي تتعلم نموذجًا مختلفًا لكل مهمة، فئة كائن، أو مجال، نحن نستخدم نفس الشبكة في جميع تجاربنا، مما يحقق أفضل النتائج في العديد من المقاييس المرجعية.