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核心思想：本文的目的是为了解决传统匹配的时候detector不鲁棒的问题，例如下图，上边是本文匹配结果，下边是superglue匹配结果：

                

                 可以认为是在superglue上的简单改进

 

整体pipeline：

    如下图所示，整体pipeline分为四个模块：

 

网络输入两张待匹配的image，输出最终的local feature的匹配结果

 

1> local feature

     和传统的deepfeature网络类似，使用cnn网络输出dense的feature map，本文使用的是resnet-18。

     从网络中抽取两层feature map（分辨率分别为1/8和1/2，分别命名为coarse 和 fine feature map）

 

2> coarse loftr

     将1>中生成的coarse feature map pair输入到coarse loftr层对特征进行变换，生成较容易匹配的新的feature。

     具体这里使用了经典的gnn思想，

    2.1 首先将feature的位置和score信息融入coarse feature中（类似superglue）。生成带有位置信息的feature

    2.2 然后是self attention，分别输入每张feature map 融合局部邻域信息生成新的feature map

    2.3 再然后是cross attention，进行交叉运算，

    2.4 最终生成相对较容易匹配的 feature map

 

上述self attention 和 cross sttention 使用的是和superglue一样标准的多层gnn网络，如下：

            

核心思想其实就是对特征进行变换，融合本张图片的邻域信息，还有就是融入待匹配图像的信息

 

3> matching module

    该模块和super glue一样将上述生成的新的feature计算feature 距离。生成score matrix，然后对每一行每一列 sofmax归一化。生成P匹配矩阵

 

上述和super glu基本上一样，只不过不用进行detector使用的是dense 的feature map

 

4>coarse to fine module

    该部分是本文的创新，上述得到的match 是在1/8分辨率下的结果，这时候的detector其实是有误差的，感觉作者是借鉴了ETH的Patch2Pix论文

    将detector的位置进行处理，具体做法如下：

首先将上述得到的match提取出来，然后在1>中得到的较为精确的feature map上crop出w*w的window，然后将两个coarse 匹配 window 再次输入到loftr

 固定住query的window的中心作为query的feature，然后计算database的window中feature和query的中心的距离，score最高的即为精确的匹配点。

 

 

LOSS:

  最终的loss为：，其中和superglue一样使用最大似然，是位置误差

本文标签： FreeLocalLoFTRDetectorTransformers

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