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A review of multimodal image matching: Methods and applications - ScienceDirect
Source: sciencedirect.com
Article summary:
1. 介绍了多模态图像匹配的两种常见框架，并详细介绍了其分类和过程。
2. 对传统和最新可训练方法及其在不同领域的应用进行了全面回顾。
3. 提供了对多模态图像匹配方法的有益讨论和前景，以实现进一步的突破。
Article analysis:
本文是一篇关于多模态图像匹配方法及其应用的审查文章，作者通过对传统和最新可训练方法以及它们在不同领域中的应用进行全面回顾，来评估多模态图像匹配方法。
此文章整体上是一个很好的、出色的工作，它能够很好地覆盖所有重要内容，并深入浅出地将内容呈现出来。作者使用大量引用材料来说明观点，并深入分析不同方法之间存在的差异。此外，作者也对不同数据集上特征匹配、图像配准以及应用进行了大量实验测试；考虑到当前存在的风险并提供了有益的讨论、前景以及未来工作方向。
尽管如此，本文也存在一些问题。例如：1. 文章中都是对传统或当前流行方法进行列举、分析或测试；但是却略去了一些早期或少数使用低效或不常用方法时所遭遇到的问题; 2. 文章中也略去了一些重要考虑因子, 例如: 精度、速度、易用性、易扩展性; 3. 本文也略去了一部分内容, 例如: 场景理解、物体语义理解; 4. 本文也略去了一部分内容, 例如: 多样性/异常情况下多源数据集之间匹配; 5. 本文也略去了一部分内容, 例如: 运势/势能/势能函数/势能优化; 6. 本文也略去了一部分内容, 例如: 高光谱/多频道/三通道/RGBD 等物理意义上不含相同信道信号之间匹