室内挑战环境高精度
针对室内重复纹理和光照变化场景下的特征提取难题，该网络通过双流结构与跨模态重加权融合，显著提高了特征点匹配的准确性。
Ningning, Li · Wang, Xiaomin · Zheng, Zhou · Zhendong, Sun
Pattern Recognition 2025
双流网络分别处理彩色和深度图，再通过两阶段跨模态重加权融合，让深度信息弥补RGB在重复纹理处的不足。
由于同时利用深度特征，对光照变化不敏感，因此在光照剧变的室内环境中仍能稳定检测和描述特征点。
加入均匀分布损失函数，鼓励特征点均匀提取，避免集中在少数区域，从而提高下游任务的鲁棒性。
采用自监督学习，无需人工标注特征点，降低了数据准备成本，同时在新数据集上表现优秀。