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CNN Descriptor

画像処理で利用される記述子 / Descriptorという考えのひとつ.

訓練データを用いて学習された CNN (畳み込みニューラルネットワーク /
Convolutional Neural Network) を用いて特徴量記述子を得ることができる.

実際に、ImageNet と呼ばれる物体クラス認識用の訓練データ集合を用いた
学習済みの CNN の中間層から得られる局所記述子が、画像間の対応点探索問題で
SIFT 記述子よりも高い性能をもつと報告されている.

画像の物体探索 (物体検出) などにおいては、撮影条件が変わったとしても、
同じ対象であれば、局所記述子が同じ値になることが望ましい.

そこで、同じ対象を撮影したパッチであれば同じ値、
異なる対象であれば異なる値となる記述子を学習する.

代表的な例として、シャムネットワーク / Siamese Network がある.