文献 | ECCVw24 | AI时代卫星图像匹配, 手工设计方法仍具竞争力

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转自： 遥感与深度学习 论文介绍 题目：Deep Learning Meets Satellite Images -- An Evaluation on Handcrafted and Learning-based Features for Multi-date Satellite Stereo Images 会议： ECCV2024 Workshop - TradiCV 论文：http://arxiv.org/abs/2409.02825 作者单位：美国俄亥俄州立大学等 年份：2024 ECCV 2024遥感方向论文合集： ECCV2024 创新点 多种匹配方法的对比：文章比较了传统的手工设计方法（如SIFT）与基于深度学习的匹配方法（如SuperGlue、LightGlue、LoFTR等），尤其是针对多日期的卫星立体像对匹配。 多数据源实验：文章使用了大量的立体像对（496对）进行实验，探讨了不同图像采集条件（如不同日期、光照条件、视角等）下的匹配效果。 相对定位与DSM生成：在相对定位成功率和密集立体匹配生成数字表面模型（DSM）方面，文章详细探讨了基于传统与学习方法的性能差异。 文章表明，尽管深度 ………………………………