深度學(xué)習(xí)圖像匹配是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行圖像間對應(yīng)關(guān)系建立的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。以下是一些常見的深度學(xué)習(xí)圖像匹配方法：

1、基于特征點(diǎn)檢測的方法：這類方法首先通過深度學(xué)習(xí)模型檢測出圖像中的特征點(diǎn)，然后對這些特征點(diǎn)進(jìn)行描述和匹配。例如，F(xiàn)ast-ER算法和TILDE等，這些方法通過設(shè)計(jì)特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來提取具有高重復(fù)性的特征點(diǎn)。

2、基于特征描述符學(xué)習(xí)的方法：DeepDesc采用Siamese網(wǎng)絡(luò)對難以區(qū)分類別的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，通過CNN輸出的非線性映射作為描述符，并計(jì)算相似性以最小化其鉸鏈損失。這種方法適用于處理寬基線圖像匹配、非剛性變形和極端光照變化的情況。

3、端到端匹配方法：這類方法將特征檢測、描述符學(xué)習(xí)和匹配過程集成在一個(gè)統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架中。例如，基于學(xué)習(xí)的不變特征變換(LIFT)結(jié)合空間變換網(wǎng)絡(luò)和Softargmax函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的特征點(diǎn)匹配處理流水線。

4、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：在衛(wèi)星影像匹配的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中，通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動學(xué)習(xí)影像間的匹配模式，從而實(shí)現(xiàn)一種面向?qū)ο蟮男l(wèi)星影像間自動匹配流程。這種方法能夠處理異源、多時(shí)相及多分辨率衛(wèi)星影像間的匹配問題。

5、無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：Quadnetworks采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，將關(guān)鍵點(diǎn)檢測問題轉(zhuǎn)化為圖像變換上的關(guān)鍵點(diǎn)一致性排序問題，優(yōu)化后的排序在不同的變換下具有重復(fù)性。

6、單環(huán)節(jié)網(wǎng)絡(luò)模型匹配方法：這類方法包括特征檢測模型、描述符學(xué)習(xí)模型、相似度度量模型和誤差剔除模型等。它們各自獨(dú)立工作，共同完成圖像匹配任務(wù)。

7、多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組合方法：在端到端匹配網(wǎng)絡(luò)模型中，可以采用多個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的組合來實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的匹配任務(wù)。這些方法通常涉及更深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和更復(fù)雜的訓(xùn)練策略。

總的來說，深度學(xué)習(xí)圖像匹配方法通過強(qiáng)大的特征提取能力和靈活的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，在各種復(fù)雜場景下都能實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的圖像匹配。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些方法將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用和發(fā)展。