密集筛分答案

【问题标题】：dense sift and vlfeat密集筛分
【发布时间】：2016-09-02 09:45:26
【问题描述】：

我想问两个关于dense sift(dsift)和vlfeat的问题：

有详细说明 dsift 的材料吗？我看到很多人说“密集 SIFT 是 SIFT 对密集网格的应用”。但是，这是什么意思？可以更详细地描述吗？我在 vlfeat 和technique details about dsift 中阅读了源代码 dsift.c 和 dsift.h。但是有很多事情我无法理解。现有的论文通常侧重于 dsift 的应用。
我在我的 C 程序中使用了 vlfeat，它工作正常。但是当我用vl_dsift_set_geometry自定义参数时，就出错了。因为不知道 dsift 是如何工作的，所以不知道如何正确设置 binSizeX/Y 和 numBinX/Y。我在一篇论文中读到“补丁大小 76”。补丁是否指 4*4 网格？我对bin、patch 和grid 这几个术语有些困惑。好吧，我的问题是，补丁大小为 76，如何设置 binSizeX/Y 和 numBinX/Y？（图像大小 256*256）？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在 SIFT 中，第一步是检测关键点。关键点检测是在多个尺度上执行的。下一步是描述生成描述符的关键点。关键点在图像上的分布并不均匀，取决于检测到的关键点。在密集的筛选特征中，没有关键点检测，基于特定点的网格，将在特定尺度上检测筛选特征。如果您要匹配可能以不同比例显示的对象，这将没有用处。

有 phow 版本，它是密集筛分和筛分之间的组合。不是在预先指定的位置和预先指定的尺度上检测筛分，而是在预先指定的位置但在不同的尺度上检测筛分特征。因此，在同一点（不同尺度）检测到的所有 sift 特征将被组合在一起以在该位置构造单个特征

【讨论】：