ICLR 2024 Spotlight｜厦门大学、Intel、大疆联合出品，从网络视频中学习零样本图像匹配大模型

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前言   为了解决基于深度学习方法泛化性的问题，来自厦门大学、Intel、大疆的研究者们提出了 GIM: Learning Generalizable Image Matcher from Internet Videos。 GIM 是第一个可以让匹配模型从互联网视频中学习到强泛化能力的训练框架。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 图像匹配是计算机视觉的一项基础任务，其目标在于估计两张图像之间的像素对应关系。图像匹配是众多视觉应用如三维重建、视觉定位和神经渲染  (neural rendering)  等的基础和前置步骤，其精确度和效率对于后续处理十分重要。 传统算法（SIFT）在面临长基线或极端天气等复杂场景时，其匹配的准确度和密度往往有限。 为了解决这些 ………………………………