基于无监督联合任务框架的图像特征匹配方法及系统

本发明公开了一种基于2D‑3D几何一致性约束的图像匹配任务无监督训练方法及系统，方法包括以下步骤：构建用于图像对匹配的神经网络；将图像对输入神经网络，提取图像对的关键点并生成关键点的特征描述子，根据特征描述子找到图像对中最相似的关键点，得到所有匹配点；对图像对进行深度估计，提取匹配点的深度值，将图像对的匹配点转换为3D点云；计算几何一致性损失，包括重投影损失、双向极线损失和位姿刚性约束损失；根据几何一致性损失计算总损失函数，训练该无监督网络，直到网络收敛或达到预设训练轮数。本发明可引导网络在无监督条件下学习稳定可靠的匹配关系，从而实现端到端训练。