近年来，深度学习在图像匹配领域取得显着进展，但模型泛化性仍然是一个挑战。为了解决这个问题，来自厦门大学、Intel和DJI的研究人员提出了一种新方法：GIM (Learning Generalizable Image Matcher from Internet Videos)。这项研究旨在提升图像匹配模型的泛化能力，使其能够更好地适应各种场景和数据。 GIM利用互联网视频进行训练，并首次提出了Zero-shot Evaluation Benchmark (ZEB)用于评估模型的泛化性能。该方法有望显着提高图像匹配技术的实用性和可靠性，为计算机视觉领域带来新的突破。
图像匹配是计算机视觉的基础任务，近年来，基于深度学习的匹配模型逐渐流行。为了解决基于深度学习方法泛化性的问题，厦门大学、Intel、大疆的研究者们提出了GIM: Learning Generalizable Image Matcher from Internet Videos。 GIM可以让匹配模型从互联网视频中学习到强泛化能力，适用于训练所有匹配模型。作者提出了第一个Zero-shot Evaluation Benchmark(ZEB)，评估结果显示，GIM可以明显提升匹配模型的泛化性能。
GIM的出现为提升图像匹配模型的泛化能力提供了新的思路，其在Zero-shot Evaluation Benchmark上的出色表现也证明了其有效性。这项研究成果对于推动图像匹配技术的进步和应用具有重要意义，值得进一步关注和研究。