2024年图像匹配挑战赛：银牌解决方案！

主要观点总结

本文介绍了在图像匹配挑战中的一项研究，该项目旨在利用不同图像集构建3D地图。文章详细描述了项目的方法、实验结果和其他尝试。

关键观点总结

关键观点1: 项目背景与目的

该项目是为了参与2024年图像匹配挑战，目标是利用来自不同场景、环境和领域的图像集构建3D地图。

关键观点2: 项目方法

项目采用流水线方法，包括图像检索、关键点特征提取、关键点特征匹配、融合和空间位置估计等步骤。

关键观点3: 图像检索

使用EfficientNet-B7模型提取图像全局描述符，基于余弦距离进行图像对排序和筛选。

关键观点4: 关键点特征提取

尝试了多种关键点特征提取方法，最终采用KeyNetAffNetHardNet和SuperPoint进行特征提取。

关键观点5: 关键点特征匹配

使用了AdaLAM和SuperGlue进行关键点匹配。

关键观点6: 融合策略

采用融合学习，结合多种特征提取和匹配算法，提高整体性能和适应性。

关键观点7: 空间位置估计

使用pycolmap库进行空间位置估计。

关键观点8: 实验结果

项目在私有列表上取得了良好成绩，并通过实验验证了由KeyNetAffNetHardNet+SuperPoint组成的流程优于其他方法和单一流程。

关键观点9: 其他尝试

项目尝试了一阶段密集匹配器如LoFTR、DKM等，但结果较差。此外，还尝试了图像旋转方法，但发现不使用旋转的方法结果更好。

文章预览

        来源：3DCV 0. 论文信息 标题：Silver medal Solution for Image Matching Challenge 2024 作者：Yian Wang 机构：North Broward Preparatory School 原文链接：https://arxiv.org/abs/2411.01851 1. 导读 图像匹配挑战2024是一项专注于从不同图像集构建3D地图的竞赛，要求参与者解决不同角度、光照和季节变化的图像匹配中的基本计算机视觉挑战。该项目开发了一种结合多种先进技术的管道方法:使用预训练的EfficientNet-B7进行初始特征提取和基于余弦距离的图像对过滤，使用KeyNetAffNetHardNet和SuperPoint进行关键点特征提取，使用AdaLAM和SuperGlue进行关键点匹配，最后应用Pycolmap进行3D空间分析。该方法在私人排行榜上获得了0.167的优异成绩，实验结果表明，KeyNetAffNetHardNet和SuperPoint的组合在关键点检测和匹配方面具有显著优势，特别是在处理表面纹理和环境条件的挑战性变化时，这些变化 ………………………………