【CVPR2021】自监督几何感知

我们提出了自监督几何感知(SGP)，这是第一个学习特征描述符进行对应匹配的通用框架，不需要任何真实的几何模型标签(例如，相机姿态，刚性转换)。我们的第一个贡献是将几何感知形式化为一个优化问题，在给定大量视觉测量数据(如图像、点云)的基础上，联合优化特征描述符和几何模型。在这个优化公式下，我们展示了视觉领域的两个重要的研究流，即鲁棒模型拟合和深度特征学习，对应着优化未知变量的一个块，同时固定另一个块。这种分析自然引出了我们的第二个贡献——SGP算法，它执行交替最小化来解决联合优化。SGP迭代地执行两个元算法:一个教师对已知的学习特征进行鲁棒模型拟合以生成几何伪标签，一个学生在伪标签的嘈杂监督下进行深度特征学习。作为第三个贡献，我们将SGP应用于大规模真实数据集上的两个感知问题，即MegaDepth上的相对相机姿态估计和3DMatch上的点云配准。我们证明，SGP达到了最先进的性能，与使用真实标签训练的受监督的模型相当。

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