科大讯飞-大视角差图像特征提取及匹配挑战赛2023

1. 比赛简介

• 背景
  图像匹配是图像视觉领域一个重要的研究分支，被广泛应用于解算相邻帧之间的相对运动状态、计算点云等任务，是视觉导航、三维重建、视觉 SLAM 方向的基础研究领域，它通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等对应关系进行相似性和一致性的分析，在两个或多个图像上的图像位置的像素坐标之间建立的对应关系。

大多数图像匹配方法包含三个阶段：特征检测、特征描述、特征匹配。检测阶段，在图像中依据像素、轮廓信息检测特征点; 描述阶段, 围绕这些特征点周边区域提取局部描述符; 匹配阶段，通过最近邻算法进行匹配得到结果。传统图像匹配方法以基于特征的 ORB、SURF 、SIFT等为代表，其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

• 赛事任务
  这项比赛提供了匹配图像对及每幅图像相应的相机内外参数作为训练样本，参赛选手需基于提供的样本构建模型，对测试样本进行图像匹配，并计算相应图像对的相对姿态（R、T）。

2. 比赛数据说明

比赛数据分为训练集和测试集，其中images文件夹为图片文件夹，calibration_csv包含图像id以及相机的内外参数。感觉训练集是所有参数都有的，但是测试集需要输出这些：

参赛选手被要求估计测试集一张图像相对于另一张图像的相对姿态（R、T），提交至submission.csv

2.1 训练集

比赛为参赛选手提供包含匹配图像对及每幅图像相应的相机内外参数的训练样本包括images、calibration.csv、pair.csv这三个部分。

• images: 训练图