论文笔记：ASLFeat: Learning Local Features of Accurate Shape and Localization
本文是基于 D2-Net 的进一步改进，主要创新点如下：
1）使用 Deformable Convolution 来进行稠密的变换估计和特征提取
2）使用特征金字塔适应空间分辨率以及使用 low-level 细节来进行精确的特征点定位
1 Methods
1.1 Prerequisites
本文的网络设计基于以下两个工作：DCN 和 D2-Net，首先回顾这两个工作的主要思想：
Deformable convolutional networks (DCN)可变形卷积 (Deformable Convolutional Networks, DCN) 的目的主要是学习动态感受野，对于传统卷积来说，其公式为：
其中 代表卷积的中心点坐标， 代表卷积 范围内的偏移量，...
CVPR 2021 Image Matching 挑战赛双冠算法回顾
借之前我们给公司提供的文章，总结一下前一段时间参赛的一些实验和思考。本文版权所有：旷视科技。原文链接：https://www.zhihu.com/question/32066833/answer/2041516754
Image Matching （图像匹配）是计算机视觉领域最基础的技术之一，它是指通过稀疏或者稠密特征匹配的方式，将两幅图像相同位置的局部信息进行关联。Image Matching 在很多领域均有广泛应用，比如机器人、无人车、AR/VR、图像/商品检索、指纹识别等等。
在今年刚刚结束的 CVPR 2021 Image Matching 比赛中，旷视 3D 组获得两冠一亚的成绩，本文介绍了他们的比赛方案、实验和一些思考。比赛介绍
图像匹配是指将两幅图像具有相同或者相似属性的内容或结构进行像素上的识别与对齐。一般而言，待匹配的图像通常取自相同或相似的场景或目标，或者具有相同形状或语义信息的其他类型的图像对，从而具有一定的可匹配性。
Image Matching Challenge本次 Image Matching Challenge（IMC） 比赛还是分为两个赛道 unlimited keypoints 和 restricted keypoints，即每张图片可提取特征点数量分别小于 8k 和...