Affinity maximization learning for unsupervised deep visual graph matching

2026-05-07

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AI

DOI：10.1016/j.patcog.2026.113879

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摘要

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• 提出了一种基于亲和度最大化的无监督深度视觉图匹配框架。• 引入了一种通用的亲和度最大化损失函数，用于在没有真值或伪标签的情况下进行训练。• 该框架与模型无关，适用于监督和无监督的基于亲和度的方法。• 该框架进一步扩展到多图匹配。• 大量实验证明了其在标准基准测试上的优异性能。

Keyword:

unsupervised deep visual graph matching

affinity maximization

graph matching

deep learning

model-agnostic