LIFT算法中描述子生成器的卷积网络的层数和结构

LIFT算法中的描述子生成器使用的神经网络结构是一个由卷积层和池化层交替堆叠而成的深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）。该DCNN共包含8层，其中前7层为卷积层和池化层交替堆叠而成，最后一层为全连接层。

具体来说，LIFT算法中的描述子生成器使用的DCNN结构如下：

- 输入层：输入为两幅图像的差异图像
- 第一层：卷积层，128个卷积核，大小为3x3，步长为1，激活函数为ReLU
- 第二层：卷积层，128个卷积核，大小为3x3，步长为1，激活函数为ReLU
- 第三层：池化层，大小为2x2，步长为2
- 第四层：卷积层，256个卷积核，大小为3x3，步长为1，激活函数为ReLU
- 第五层：卷积层，256个卷积核，大小为3x3，步长为1，激活函数为ReLU
- 第六层：池化层，大小为2x2，步长为2
- 第七层：卷积层，512个卷积核，大小为3x3，步长为1，激活函数为ReLU
- 第八层：全连接层，128个神经元，激活函数为ReLU

需要注意的是，LIFT算法中的描述子生成器使用的DCNN结构与经典的Siamese Neural Network相似，但存在一些细节上的差别。