摘要：背景 目前各个场景之间是完全独立优化的，这样会带来几点比较严重的问题： 不同场景缺少联动，不用场景策略优化自己的目标而忽略其他场景目标，导致优化到局部最优解； 单一场景的独立优化，只使用自己场景的数据，忽略了其他场景的上下文信息； 用户在淘宝上购物会经常在多个场景之间切换，例如：从主搜索到猜你喜欢， 阅读全文

摘要：论文： 本文主要贡献： 1、提出了一种新的采样策略，使网络在少数的epoch迭代中，接触百万量级的训练样本； 2、基于局部图像块匹配问题，强调度量描述子的相对距离； 3、在中间特征图上加入额外的监督； 4、描述符的紧实性。 基于CNN的局部图像块匹配方法可以分为两类：一是，作为二分类问题，不存在明确 阅读全文

摘要：论文：https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的贡献点如下： 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于patch的匹配来明显的改善了效果； 2. 利用更少的描述符，得到了比state-of-the-art 阅读全文

摘要：论文： 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性，“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image analysis”. 阅读全文