superglue一种基于图卷积神经网络的特征匹配

本文提出了一种能够同时进行特征匹配以及滤除外点的网络。其中特征匹配是通过求解可微分最优化转移问题（ optimal transport problem）来解决，损失函数由GNN来构建；本文基于注意力机制提出了一种灵活的内容聚合机制，这使得SuperGlue能够同时感知潜在的3D场景以及进行特征匹配。该算法与传统的，手工设计的特征相比，能够在室内外环境中位姿估计任务中取得最好的结果，该网络能够在GPU上达到实时，预期能够集成到sfm以及slam算法中。

总之算法还是很牛逼的，哈哈！