第 15 名解决方案

首先，非常感谢组织这场精彩的比赛。我真诚地感谢组织者和参与者。

不幸的是，我的排名从第 9 名下滑到了第 15 名，但以下是我采取的方法：

基础方案

• 模型：使用 Aliked 进行特征提取，使用 LightGlue 进行特征匹配

• TTA（测试时增强），num_features = 8192（图像尺寸：[1024, 2560, 1536, 2048]）

• 预处理：提前旋转图像以确定每对图像的角度

• 通过将 min_pair 设置为 60–70 来扩大搜索范围（与 min_pair = 20 相比，公共和私有分数均提高了约 3 分）

• 匹配过滤：min_matches 设置为 20（100 在 CV 任务中有效，但降低了排行榜分数）

• 检测阈值：aliked_detection_threshold = 0.001（较小的值倾向于减少 LB 分数方差）

各种速度优化

• 多线程重建和其他任务（并行 CPU 和 GPU 处理）

• 在两个 GPU 上并行执行 Aliked 和 LightGlue

• 将 LightGlue 的 "width_confidence" 设置为 0.9 以加快处理速度。

• 未提取未使用角度的特征点

我的最佳私有分数是在 min_pair = 60 时取得的。

感谢阅读！