文献 | ACCV'24开源 | 使用语义线索增强局部特征匹配！定位精度暴涨29%！

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转自： 3D视觉工坊 0. 论文信息 标题：Leveraging Semantic Cues from Foundation Vision Models for Enhanced Local Feature Correspondence 作者：Felipe Cadar, Guilherme Potje, Renato Martins, Cédric Demonceaux, Erickson R. Nascimento 机构：Universidade Federal de Minas Gerais、Université de Bourgogne、Université de Lorraine、Microsoft 原文链接：https://arxiv.org/abs/2410.09533 代码链接： https://www.verlab.dcc.ufmg.br/descriptors/reasoning_accv24 1. 导读 视觉匹配是关键计算机视觉任务中的关键步骤，包括摄像机定位、图像配准和运动结构。目前最有效的匹配关键点的技术包括使用经过学习的稀疏或密集匹配器，这需要成对的图像。这些神经网络对两幅图像的特征有很好的总体理解，但它们经常难以匹配不同语义区域的点。本文提出了一种新的方法，通过将语义推理结合到现有的描述符中，使用来自基础视觉模型特征(如DINOv2)的语义 ………………………………