HPatches：評估手工與學習局部描述子的基準

呢個HPatches資料集喺2017年CVPR大會上頭發布，佢係一個專門用嚟評估局部影像描述子嘅基準。呢個資料集包含咗116個圖像序列，每個序列有6張圖像，同埋已知嘅單應性變換。佢分咗兩個部分：視角變化同照明變化，模擬咗真實世界中嘅各種挑戰。
研究人員發現，傳統手工描述子經過簡單正規化之後，表現可以追得上深度學習方法，呢個發現對電腦視覺研究嚟講好重要。呢個資料集仲提供咗Python同Matlab代碼，方便研究者評估自己嘅描述子。
透過呢個基準，研究者可以更準確咁比較唔同方法嘅性能，推動咗影像配準同3D重建等應用嘅進步。https://github.com/hpatches/hpatches-dataset