本文提出一种全局优化的方法，用于同时匹配多张图像，将问题表述为低秩矩阵恢复问题并提供了一种快速交替最小化算法来解决该问题，在模拟和真实实验中，该算法与最先进的算法相比具有相同的计算性能但加速一个数量级。最后，证明了该方法的适用性，可以通过匹配不同对象实例的图像来重建特定类别的对象模型。

May, 2015

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

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

本研究提出了一种自动检测和表示 RGB 图像语义信息的方法，以实现与非 RGB 地理信息系统（GIS）进行跨视图匹配，利用由语义概念（如交通标志、湖泊、道路、植被等）分配的图像分割区域进行描述符的设计和匹配。实验证明此方法有效。

Oct, 2015

通过无监督学习从大量未标记图像路径中学习特征，对像素进行编码，并进行空间池化以获得补丁层特征，然后将学习到的特征顺畅地嵌入到多层匹配框架中，得到了与最先进的方法相比在准确性和计算效率方面均优于 SIFT flow 等的匹配模型，并分析了字典学习和特征编码对最终匹配性能的影响。

Jan, 2015

使用功能映射方法来提高大规模视觉模型训练中的对应关系地图的质量，并在各种密集对应任务中取得了最新的最佳性能。

Mar, 2024

本文提出了一种基于卷积神经网络和不同 iable soft inlier scoring 模块的语义对齐方法，该方法无需繁琐的手工标注就能实现对不同但具有语义相关性的图像进行参数学习，并从几何上一致的对应关系计算对齐质量，达到了基于多个标准基准的语义对齐的最先进表现。

Dec, 2017

本文针对在图像检索中几何对应验证，提出了以像素级密集配对检索数据库图像并以全局相似度度量和匹配像素计算的几何一致性度量为基础进行短序列重排的新模型，并通过实验证明了该模型具有竞争力。此外，将该方法应用于长期视觉本地化问题，并在跨数据集上进行了验证。

Apr, 2019

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

该研究提出了一种兼容性特定的挖掘方法来搜索一致的邻居，在提取并聚合更可靠的特征方面，使用了一种具有层次结构的神经网络 NM-Net。

Mar, 2019