基于DeepMatching的图像融合、匹配及信息提取方法总结

1. 导读

基于（卷积）神经网络的测度学习方法主要应用于图像拼接（image stitching）、图像立体匹配（image stereo matching）以及图像检索（image retrieval）。目前这三个领域发展迅速，并且实际应用案例繁多

文献主要源自实验室师兄galad-loth管理的DeepMatching项目：https://github.com/galad-loth/DeepMatch。因为我一一阅读后觉得质量很高就进行了迁移。

2. 文献总结（2015-2017）

2.1 图像拼接 image stitching

Embedding Learning：

The discriminative learning of deep convolutional feature point descriptors was demonstrated by Simo-Serra et al. in their work presented at the IEEE International Conference on Computer Vision in 2015, where they explored the application of these descriptors across pages 118-126.

该文采用欧几