本文提出了 SCNet，一种基于卷积神经网络的语义对应的几何合理模型，利用区域提议实现匹配原语，并明确将几何一致性纳入其损失函数中，该方法在多项基准测试中均表现优异。

May, 2017

该论文提出了一种基于卷积神经网络的几何匹配体系结构，可用于在符合几何模型的条件下确定两幅图像之间的对应关系和参数估计，并演示了该网络参数可以从合成生成的图像中训练而来，且同时适用于实例级别和类别级别匹配。

Mar, 2017

本研究介绍了一种基于卷积神经网络的密集对应关系匹配方法，使用邻域一致性匹配模式在两幅图像所有可能的对应关系的 4D 空间中鉴别一组具有空间一致性的对应关系。该方法不需要全局几何模型，只需要弱监督的成对图像匹配信息进行训练。最后，该方法在类别匹配和实例级匹配任务中均取得了最优结果。

Oct, 2018

本研究提出了一种新颖的基于深度神经网络的图像对应关系发现框架，可以根据给定的两幅图像和一个查询点在其中一个图像中找到其在另一个图像中的对应关系，并可以检索稀疏或密集的对应关系，同时在推理时，递归地以估计为中心缩放，形成了多尺度通道，从而能够提供高度准确的对应关系。本方法在多个数据集和任务中明显优于现有技术，并不需要针对特定数据集进行重新训练。

Mar, 2021

研究使用二进制前景掩码并经过合成几何变形的图像来训练卷积神经网络（CNN），以解决语义对应问题，提出了一种新的 CNN 体系结构（称为 SFNet），其实现了这一想法，并展示了在标准基准测试中明显优于现有技术的实验结果。

Nov, 2019

该研究提出了使用深度学习的 CNN 网络以及不同层次的特征图来进行几何匹配的任务，并相较于先前的手动特征点描述方法，展示了更佳的匹配结果。

Mar, 2018

本研究针对两幅图像之间密集像素对应估计的挑战进行探讨，提出了一种基于粗到细的 CNN 框架，能够扩展光流方法的优势，解决大范围变换并提供密集和亚像素准确估计的问题，并在相对摄像机姿态估计问题上表现优异。

Oct, 2018

该研究使用多层感知器来优化广基准立体匹配的好匹配点，同时恢复相对位置关系，该网络基于像素坐标运算而非直接图像处理，提出了一种称为上下文规范化的新型正则化技术，使得可以单独处理每个数据点并赋予全局信息。在多个数据集的实验中，该方法使用少量训练数据就能显著提高现有技术的水平。

Nov, 2017

本文提出了一种多尺度匹配网络，该网络可以对邻近像素之间微小的语义差异进行敏感的多尺度匹配，并利用深度卷积神经网络的多尺度结构学习判别像素级特征。实验结果表明，该方法在三个流行的基准测试上具有高计算效率并达到了最先进的性能。

Jul, 2021

本研究介绍了一种使用自适应邻域一致性网络（ANC-Net）的卷积神经网络架构，用于解决同类别物体图像之间生成密集视觉对应的任务。该方法通过非各向同性的四维卷积核，多尺度自相似性模块和正交损失来实现稠密匹配，并在各种基准测试中优于现有的最先进方法。

Mar, 2020