近日，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室在CVPR2021舉辦的Image Matching Workshop(IMW2021)比賽中，提出的圖像匹配技術(shù) (SS-Fusing)榮獲雙賽道冠亞軍。IMW2021是Google和University of British Columbia(UBC)聯(lián)合舉辦的Workshop比賽，吸引了包括曠視，商湯，EPFL，KORNIA，華中科大和OPPO等公司、學(xué)校和機(jī)構(gòu)參加。

     作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)之一，Image Matching是指尋找一張圖片中拍攝的子區(qū)域在另一張圖片中的對應(yīng)位置，廣泛應(yīng)用于包括SFM、SLAM、三維重建、大規(guī)模圖像檢索，缺陷檢測與配準(zhǔn)等領(lǐng)域。

圖1、圖像匹配技術(shù)示例

　　本次比賽的評測機(jī)制如圖2所示，參賽者根據(jù)自己提出的方法提取每張圖的關(guān)鍵點(diǎn)和對應(yīng)描述子，并提交每兩張圖之間的匹配結(jié)果，賽方會根據(jù)提交的結(jié)果統(tǒng)計(jì)兩種評估方案：1.通過對比兩張圖之間匹配結(jié)果對應(yīng)的相機(jī)位姿和真實(shí)位姿之間的差異(Stereo)。2.根據(jù)多張圖之間的關(guān)鍵點(diǎn)匹配結(jié)果，統(tǒng)計(jì)重建后預(yù)測全圖的相機(jī)位姿和真實(shí)位姿之間的差異(Multi-view)。因此對于任意兩張圖之間，關(guān)鍵點(diǎn)的分布越分散，匹配的點(diǎn)越準(zhǔn)，則位姿估計(jì)的效果越好。

圖2、比賽流程圖

　　此外，本屆比賽分為限制性賽道(Restricted category)和非限制性賽道(Unlimited category)，其中限制性賽道要求參賽者提交有限的關(guān)鍵點(diǎn)和對應(yīng)描述子，非限制性賽道可提交不限數(shù)量的關(guān)鍵點(diǎn)對和對應(yīng)描述子。相較于前兩屆比賽，本屆比賽增加了街景和公園等場景，圖片之間的角度和尺度變換更大，對算法挑戰(zhàn)非常大，因此我們同時(shí)針對關(guān)鍵點(diǎn)的提取部分和匹配準(zhǔn)確度部分都做了相應(yīng)的改善，具體思路如下：

　　我們使用SuperPoint+Autoencoder+SuperGlue作為我們的關(guān)鍵點(diǎn)匹配pipeline。其中SuperPoint用于提取關(guān)鍵點(diǎn)和對應(yīng)描述子，Autoencoder用于特征壓縮，SuperGlue用于關(guān)鍵點(diǎn)匹配，最后通過DEGENSAC進(jìn)行離群點(diǎn)過濾。同時(shí)我們優(yōu)化了SuperGlue的訓(xùn)練過程和損失函數(shù)，提升了模型在比賽數(shù)據(jù)集下的匹配精度。

圖3、SS-Fusing算法流程圖

　　我們針對輸入圖片進(jìn)行隨機(jī)變換增加了提取到的關(guān)鍵點(diǎn)對尺度變換的魯棒性，同時(shí)提出了針對描述子的特征融合模塊，以提升描述子的表達(dá)能力和尺度魯棒性。同時(shí)我們還對比了我們的特征融合和平均特征融合的效果，其中橫坐標(biāo)為描述子的cos相似度，縱坐標(biāo)為二者的分布差異，可見我們的方法在高相似度區(qū)域下的占比明顯高于平均特征，而在低相似度區(qū)域下的占比明顯低于平均特征，驗(yàn)證了我們方法的有效性。

圖4、特征融合模塊

圖5、加權(quán)特征和平均特征相似度分布差異圖

　　我們提出了前背景分割和coarse-to-fine的匹配結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步提升關(guān)鍵點(diǎn)匹配的有效性。其中前背景分割可以有效過濾掉與匹配無關(guān)的背景部分。Coarse-to-fine的匹配結(jié)構(gòu)可以提升拍攝尺度差異過大導(dǎo)致的匹配率過低的問題。

圖6、前背景分離示意圖

圖7、coarse-to-fine匹配前后示意圖

　　視覺圖像匹配作為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)視覺能力，在其基礎(chǔ)上可拓展眾多的下游任務(wù)。如在圖像檢索中，可以通過image matching來檢索到和Database中相似的圖片，如圖8所示。在SFM(Structure from motion)中，可以通過關(guān)鍵點(diǎn)匹配來獲取攝像頭外參并結(jié)合內(nèi)參進(jìn)行深度估計(jì)并重建出拍攝物體(如圖9所示)。在圖像跟蹤與配準(zhǔn)中，通過前后幀的匹配可以捕捉視頻的運(yùn)動軌跡，并針對目標(biāo)物體進(jìn)行視頻跟蹤與圖像配準(zhǔn)。

圖8、圖像檢索

圖9、三維重建

　　作為騰訊旗下頂尖的人工智能實(shí)驗(yàn)室，優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室聚焦計(jì)算機(jī)視覺，專注人臉識別、圖像識別、OCR等領(lǐng)域開展技術(shù)研發(fā)和行業(yè)落地，在推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級過程中，始終堅(jiān)持基礎(chǔ)研究、產(chǎn)業(yè)落地兩條腿走路的發(fā)展戰(zhàn)略，與騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)深度融合，挖掘客戶痛點(diǎn)，切實(shí)為行業(yè)降本增效。

　　未來，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室也將繼續(xù)深耕CV技術(shù)，并將持續(xù)探索更多的應(yīng)用場景和應(yīng)用空間，讓更多的用戶享受到科技帶來的紅利。

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