In general, a key problem of applyi

In general, a key problem of applying deep convolutional networks in computer vision is to find a large, consistent dataset suitable for a specific task. To perform our experi- ments, it is necessary to have a database consisting of image pairs relevant to the landmark-type datasets. The collection of such set of image pairs is a non-trivial task and often involves testing many pairs by matching SIFT features and performing geometric verification. For our experiments, we utilize 5 crowd-sourced image collections downloaded from Flickr, each corresponding to a popular landmark (London Eye (LE) 6856 images, San Marco (SM) 7580 images, Tate Modern (TM) 4583 images, Times Square (TS) 6361 images, Trafalgar (T) 6802 images) [2]. Original datasets contained both color and grayscale images.

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通常，在计算机视觉中应用深度卷积网络的关键问题是找到适合特定任务的大型一致数据集。为了执行我们的实验，有必要建立一个由与地标类型数据集相关的图像对组成的数据库。此类图像对集合的收集是一项艰巨的任务，通常涉及通过匹配SIFT特征并执行几何验证来测试许多对图像。在我们的实验中，我们使用了从Flickr下载的5个众包图像集，每个图像集对应一个流行的地标（伦敦眼（LE）6856图像，圣马可（SM）7580图像，泰特现代美术馆（TM）4583图像，时代广场（ TS）6361图片，特拉法加（T）6802图片）[2]。原始数据集包含彩色和灰度图像。

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一般来说，在计算机视觉中应用深度卷积网络的一个关键问题是找到适合特定任务的大型、一致的数据集。为了执行我们的经验，有必要有一个数据库，由与地标式数据集相关的图像对组成。收集此类图像对是一项非平凡的任务，通常涉及通过匹配 SIFT 功能和执行几何验证来测试许多对。对于我们的实验，我们使用从 Flickr 下载的 5 个众包图像集合，每个集合都与流行的地标（伦敦眼（LE） 6856 图像、圣马可（SM） 7580 图像、泰特现代（TM） 4583 图像、时代广场（TS） 6361 图像、特拉法加（T） 6802 图像[2] 相对应。原始数据集包含颜色和灰度图像。

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一般来说，在计算机视觉中应用深度卷积网络的一个关键问题是找到一个适合特定任务的大的、一致的数据集。为了进行我们的实验，有必要建立一个由与地标类型数据集相关的图像对组成的数据库。这类图像对集的收集是一项非常重要的任务，通常需要通过匹配SIFT特征来测试多个图像对并进行几何验证。在我们的实验中，我们使用了从Flickr下载的5个众包图像集合，每一个都对应于一个流行的地标（伦敦眼（LE）6856图像、圣马可（SM）7580图像、泰特现代（TM）4583图像、时代广场（TS）6361图像、特拉法加（T）6802图像）[2]。原始数据集包含彩色和灰度图像。<br>

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