RUBIK：针对几何挑战的图像匹配结构化基准
计算机视觉与模式识别
2025-02-28 v1
摘要
相机姿态估计是许多计算机视觉应用的关键任务，但现有基准测试在不同几何挑战下的方法局限性方面提供的见解有限。我们引入了RUBIK，一个新颖的基准测试，系统性地评估图像匹配方法在明确定义的几何难度水平上的表现。通过三个互补标准——重叠度、尺度比和视角角度——将来自 nuScenes 的 16.5K 张图像对组织成 33 个难度水平。我们对 14 种方法进行了全面评估，结果显示虽然最近的无探测器方法在性能上取得最佳成绩（成功率 >47%），但与探测器方法相比计算开销显著（150-600ms vs. 40-70ms）。即便是表现最好的方法也仅在 54.8% 的图像对上成功，凸显了在低重叠、大尺度差异和极端视角变化共同挑战情景下的显著提升空间。该基准测试将公开发布。
引用
@article{arxiv.2502.19955,
title = {RUBIK: A Structured Benchmark for Image Matching across Geometric Challenges},
author = {Thibaut Loiseau and Guillaume Bourmaud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.19955},
year = {2025}
}