局部特征匹配在计算机视觉领域广泛应用，涵盖图像检索、3D重建和目标识别等领域。然而，由于视点和光照变化等因素，改进匹配的准确性和鲁棒性仍然面临挑战。近年来，深度学习模型的引入引发了对局部特征匹配技术的广泛探索。这些方法根据存在检测器的情况分为两个关键部分。基于检测器的类别包括Detect-then-Describe、Joint Detection and Description、Describe-then-Detect以及基于图的技术。相反，不使用检测器的类别包括基于CNN的、基于Transformer的和基于Patch的方法。
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Detect-then-Describe、Joint Detection and Description、Describe-then-Detect等方案的基本流程结构如下图：
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