论文阅读_MASt3R

发表于2025-12-03|更新于2025-12-03|论文阅读

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基本信息

项目	内容
论文标题	Grounding Image Matching in 3D with MASt3R
作者
作者单位	NAVER LABS Europe（欧洲Naver实验室）
时间	2024.6
发表会议/期刊
全称

方法概览

特点	文章性质
输入	单张 RGB 图像
输出
所属领域	一个 3D 点、一个置信度值和一个局部特征。

创新点

在 DUSt3R 前额外加一个 network 输出稠密的 local features，并添加 matching loss 来训练。最后引入一种快速相互匹配方案，能够将匹配速度提高几个数量级。

网络架构

如何匹配？

背景知识

匹配方法通常被归结为一个三步流程，首先提取稀疏且可重复的关键点，然后用局部不变特征描述它们，最后通过比较它们在特征空间中的距离来配对离散的关键点集。SIFT在 COLMAP等 3D 重建流程中的成功。
基于关键点的方法通过将匹配简化为关键点袋（BoK）问题，丢弃了对应任务的全局几何上下文信息。这使得它们在具有重复模式或低纹理区域的情况下特别容易出错，而这些区域实际上对于局部描述符来说是不适定的。解决此问题的一种方法是在配对步骤中引入全局优化策略，通常利用一些关于匹配的先验知识。如SuperGlue。
但是，如果关键点及其描述符尚未编码足够的信息，则在匹配过程中利用全局上下文可能为时已晚。因此，另一个方向是考虑密集的整体匹配，即完全避免关键点，并一次匹配整个图像。如LoFTR将图像视为一个整体，并且得到的对应集是密集的。

文章作者: outbreak_sen

文章链接: http://outbreak-sen.github.io/2025/12/03/%E8%AE%BA%E6%96%87%E9%98%85%E8%AF%BB_MASt3R/

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