利用卷积神经网络在欧式空间下学习高效性能的描述子descr iptor。的方法在四个方面与众不同，1.我们提出了一种渐进的抽样策略，使网络能够在几次的时间内访问数十亿的训练样本。2.从局部匹配问题的基本概念派生而来，我们强调了描述符之间的相对距离。3.对中间特征图进行额外的监督。4.将描述符的紧凑性考虑在内。就是采用L2距离对特征描述子进行度量。收获到了非常好的结果（同期也有相关的工作）。引用的原文更能说明问题：TheproposedL2-NetisaCNNbasedmodelwithoutme

利用卷积神经网络在欧式空间下学习高效性能的描述子descr iptor。的方法在四个方面与众不同，1.我们提出了一种渐进的抽样策略，使网络能够在几次的时间内访问数十亿的训练样本。2.从局部匹配问题的基本概念派生而来，我们强调了描述符之间的相对距离。3.对中间特征图进行额外的监督。 4.将描述符的紧凑性考虑在内。就是采用L2距离对特征描述子进行度量。收获到了非常好的结果（同期也有相关的工作）。引用的原文更能说明问题：TheproposedL2-NetisaCNNba