论文解读：DISK，用策略梯度直接优化匹配数
DISK是一种端到端局部特征学习器，通过策略梯度直接优化匹配数。它采用概率检测方法，将特征提取和匹配都写成概率分布，使期望奖励可以闭式求和，从而稳定地从零训练。该方法在多个数据集上取得了当时最好的结果，同时保持较高的推理速度。
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