基于细粒度特征与注意力机制的机载图像匹配

针对多视图多视角机载图像匹配问题,提出一种基于细粒度特征和互注意力机制的图像匹配方法。该方法在使用卷积神经网络来提取局部细粒度特征的基础上,通过自注意力机制挖掘全局信息并融入细粒度特征表达,再利用互注意力机制增强匹配图像间的相似性细粒度特征。然后计算每个细粒度特征的注意力得分,按其大小对特征分割对齐。最后用改进后的三重损失对整个模型进行约束,使模型在多视图多视角的数据上更具有鲁棒性。在University-1652公开数据集上的实验结果表明,本文方法的匹配性能优于目前先进方法。