深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

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要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。 再加上近几年深度学习兴起， 用深度学习做特征提取逐渐成了主流 ，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。 目前比较常见的深度学习特征提取方法有 基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN ，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于 改进深度学习特征提取 技术，所以这方向同样也成了发文热门选择，想发论文的同学可以考虑。 最近这方向一些阶段性的结果已经发表了，如果idea难找可以参考参考，我这边直接帮大家省了查找的时间，已经根据上述四种常用方法分别整理了 12篇 最新的论文 ，开源的代码已附，大家别错过哦。 扫码添加小享， 回复“ 改特征提取 ” 免费获取 ………………………………