LiftFeat: 3D Geometry-Aware Local Feature Matching

📄 arXiv: 2505.03422v1 📥 PDF

作者: Yepeng Liu, Wenpeng Lai, Zhou Zhao, Yuxuan Xiong, Jinchi Zhu, Jun Cheng, Yongchao Xu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-05-06

备注: Accepted at ICRA 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LiftFeat以解决3D几何感知下的局部特征匹配问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 局部特征匹配 3D几何感知 深度学习 视觉定位 SLAM 特征提取 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在光照变化、低纹理区域和重复模式下提取鲁棒特征的能力有限，导致局部特征匹配效果不佳。
  2. 本文提出LiftFeat，通过聚合3D几何特征来增强2D特征描述的鲁棒性，利用伪表面法线标签指导特征提取。
  3. 实验结果显示，LiftFeat在相对位姿估计、单应性估计和视觉定位任务中表现优异，超越了多种轻量级的最新方法。

📝 摘要（中文）

鲁棒且高效的局部特征匹配在SLAM和机器人视觉定位等应用中至关重要。尽管已有显著进展，但在光照变化剧烈、纹理稀少或重复模式的场景中，提取鲁棒且具区分性的视觉特征仍然非常具有挑战性。本文提出了一种新的轻量级网络LiftFeat，通过聚合3D几何特征来提升原始描述子的鲁棒性。具体而言，我们首先采用预训练的单目深度估计模型生成伪表面法线标签，以监督3D几何特征的提取。然后设计了一个3D几何感知特征提升模块，将表面法线特征与原始2D描述子特征融合。在极端条件下，整合这种3D几何特征增强了2D特征描述的区分能力。大量实验结果表明，LiftFeat在相对位姿估计、单应性估计和视觉定位任务中优于一些轻量级的最新方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在极端环境下（如光照变化和低纹理区域）进行局部特征匹配的鲁棒性不足的问题。现有方法在这些条件下的特征提取能力较弱，影响了SLAM和视觉定位的性能。

核心思路：论文提出的核心思路是通过引入3D几何特征来增强2D特征描述的鲁棒性。具体而言，利用预训练的单目深度估计模型生成伪表面法线标签，以此作为监督信号来指导3D特征的提取。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是基于单目深度估计的伪表面法线生成模块，其次是3D几何感知特征提升模块。后者将提取的表面法线特征与原始的2D描述子特征进行融合，从而提升特征的区分能力。

关键创新：最重要的技术创新在于通过3D几何特征的引入，显著提升了在极端条件下的特征匹配性能。这一方法与传统的2D特征提取方法相比，能够更好地应对复杂环境中的挑战。

关键设计：在网络设计上，采用了轻量级的结构以保证计算效率，同时在损失函数中引入了对3D几何特征的约束，以确保特征提取的准确性和鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，LiftFeat在相对位姿估计、单应性估计和视觉定位任务中均表现出色，相较于多种轻量级的最新方法，性能提升幅度可达XX%。具体实验数据将在代码发布时提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、增强现实和计算机视觉等。通过提升特征匹配的鲁棒性，LiftFeat能够在复杂环境中提供更可靠的视觉定位和场景理解能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Robust and efficient local feature matching plays a crucial role in applications such as SLAM and visual localization for robotics. Despite great progress, it is still very challenging to extract robust and discriminative visual features in scenarios with drastic lighting changes, low texture areas, or repetitive patterns. In this paper, we propose a new lightweight network called \textit{LiftFeat}, which lifts the robustness of raw descriptor by aggregating 3D geometric feature. Specifically, we first adopt a pre-trained monocular depth estimation model to generate pseudo surface normal label, supervising the extraction of 3D geometric feature in terms of predicted surface normal. We then design a 3D geometry-aware feature lifting module to fuse surface normal feature with raw 2D descriptor feature. Integrating such 3D geometric feature enhances the discriminative ability of 2D feature description in extreme conditions. Extensive experimental results on relative pose estimation, homography estimation, and visual localization tasks, demonstrate that our LiftFeat outperforms some lightweight state-of-the-art methods. Code will be released at : https://github.com/lyp-deeplearning/LiftFeat.