再登国际顶会！如视研究成果入选ICCV 2025

超级管理员
2025-08-09 19:45:46
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近期,计算机视觉领域最具权威性的国际顶级学术会议之一ICCV2025正式放榜,如视首席科学家潘慈辉及其团队科研成果《EDM: Efficient Deep Feature Matching》被接收并入选为Highlight论文。该论文聚焦高效的半稠密图像特征匹配方向,提出突破性解决方案。

ICCV(国际计算机视觉大会)与CVPR(计算机视觉与模式识别会议)、ECCV(欧洲计算机视觉会议)一同被视为计算机视觉领域的三大顶会,在全球范围内有着极高的学术地位和行业影响力。数据显示,今年ICCV共收到11239份有效投稿,最终接受2698篇论文,录用率仅为24%。

本次入选ICCV 2025,是如视的科研成果继CVPR 2023、CVPR 2022后又一次入选国际顶会,代表着如视在视觉匹配这一重要的图像处理研究内容上达到了国际前沿水平,也彰显了如视将技术创新和产业应用相结合的硬实力。

ICCV2025

打破技术瓶颈,填补学术空白

尽管基于深度学习的特征匹配方法近年取得显著精度提升,但主流研究长期受限于将匹配视为底层任务的传统认知,手工设计的特征描述以及当前主流的神经网络的架构设计局限在浅且宽的范式,导致深层语义信息捕获不足且计算效率低下。

针对现有瓶颈,如视做出以下的研究突破:

更深更强的特征提取

突破传统认知,采用深层网络捕捉高级语义信息,通过创新的 “相关性注入模块”,将深层特征的全局关联高效融入局部特征,兼顾精度与效率。

亚像素定位新范式

用轻量的、基于轴的双向回归头来估计亚像素级的细粒度匹配,避免了过往计算繁重的特征上采样和热力图定位特征点的问题。

匹配选择策略创新

为粗匹配和细匹配阶段都设计了新的匹配选择策略,在提升匹配精度的同时大幅优化计算效率。

和当前主流方法的精度和效率对比图

如视团队的研究成果,填补了真正高效的半稠密匹配器缺失这一学术空白,自研了目前最高效且性能非常有竞争力的半稠密匹配器,拥有广泛的应用前景。

流程图

如视产品的技术落地

作为基础视觉工具,这项特征匹配技术已在如视产品中得到应用,大幅提升了图像拼接的精度和效率。

例如,在多点位采集时,伽罗华可以凭借精准的特征匹配能力,确保空间关键点位的记录更精准,减少数据偏差;针对搭载多镜头的庞加莱通过校准不同镜头拍摄图像的特征关联,保障了多镜头画面在色彩、视角和空间坐标上的一致性,从源头避免因图像不一致导致的误差;同时,轻量版本的EDM技术支持端侧实现高效的位姿拼接,让设备在采集过程中能实时、流畅地完成空间数据的整合。在使用云台采集、手机拍全景图拼接时,系统的鲁棒性更佳,即使在复杂环境下也能实现流畅拼接。