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这篇文章主要是利用了一种双线性池化的方法。双线性池化经常出现在细粒度图像分析方向上，文章针对双线性的特点，提出了一种多视角的patch-based 方法。
文章主要贡献：
1）不同于现有的pooling view-wise 的方法，以patches-to-patches 相似性度量的角度来识别3D目标。对局卷积特征做双线性池化，有效的实现了多项式集与集的相似性功能。
