
本稿では、局所平面ホモグラフィ変換とテンプレートマッチングを用いた、従来型の画像マッチングにおける対応関係のフィルタリングと絞り込みのための新しい非深層学習手法を提案する。


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平面とそれ以降による画像マッチングのフィルタリングと絞り込み


KeyNetAffNetHardNetとSuperPointという2つの主要点特徴抽出法を組み合わせ、AdaLAMとSuperGlueでマッチングを行うことで、ロバストかつ正確な画像マッチングを実現できる。



2024年画像マッチングチャレンジ銀メダルソリューション：KeyNetAffNetHardNetとSuperPointのアンサンブルによる効率的な画像マッチングパイプライン
