面向几何感知局部特征匹配的自适应分配
计算机视觉与模式识别
2023-03-30 v3
摘要
无检测器特征匹配方法因其优异性能正受到极大关注。然而，由于块级匹配中互最近邻准则(即一对一分配)的应用所导致的几何不一致性，这些方法在大规模和视角变化下仍表现不佳。为此，我们提出AdaMatcher，它首先通过精细的特征交互模块完成特征关联与共视区域估计，然后在块级匹配中执行自适应分配并估计图像间尺度，最后通过尺度对齐与亚像素回归模块精炼共视匹配。大量实验表明，AdaMatcher优于坚实的基线方法，并在许多下游任务上取得最先进结果。此外，自适应分配与亚像素精炼模块可作为其他匹配方法(如SuperGlue)的精炼网络以进一步提升其性能。代码将公开于https://github.com/AbyssGaze/AdaMatcher。
引用
@article{arxiv.2207.08427,
title = {Adaptive Assignment for Geometry Aware Local Feature Matching},
author = {Dihe Huang and Ying Chen and Shang Xu and Yong Liu and Wenlong Wu and Yikang Ding and Chengjie Wang and Fan Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08427},
year = {2023}
}
备注
Accepted by CVPR2023