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2026-08-20T04:18:29Z

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'''Cross-Modal Matching 벤치마크'''는 서로 다른 matcher를 동일한 영상, 동일한 geometric verification, 동일한 hardware 조건에서 비교해 실제 제품 적합성을 판단하는 평가 체계다.

== 개요 ==

최소 modality 조합은 EO↔EO, EO↔SAR, EO↔IR, EO↔Map, EO↔Drone, SAR↔Map으로 구성한다. rotation, scale, perspective, off-nadir, GSD 차이와 day/night, 계절, haze, SAR speckle을 포함한다. scene도 urban, mountain, coast, desert, forest, agriculture로 나눠 failure mode를 추적한다.

MapData는 map↔visible, [[XoFTR]]의 METU-VisTIR는 visible↔thermal, 3MOS는 다섯 SAR 위성과 여러 resolution·scene의 optical↔SAR pair를 제공한다. MMRNet은 MRSR dataset을 사용한다.

== 핵심 구조 ==

정확도는 inlier ratio, reprojection error, geolocation error, matching coverage를 기본으로 한다. 성능은 runtime, throughput, peak VRAM/RAM, model size를 기록한다. 모든 matcher의 raw match를 같은 RANSAC/USAC/MAGSAC++ 설정에 넣어 후처리 차이가 모델 성능으로 섞이지 않게 한다.

== 활용 ==

초기 [[RoMa]], [[MINIMA]]-[[RoMa]], [[XoFTR]], [[RIFT]]를 Tier 1로 비교하고 [[EfficientLoFTR]], [[MIFTr]], [[MatchAnything]]을 추가할 수 있다. scene × modality × transformation regression matrix를 유지하면 향후 모델 교체에도 재사용 가능하다.

== 한계 및 주의점 ==

공개 benchmark가 지나치게 잘 정렬된 crop만 포함하거나 학습 데이터와 겹칠 수 있다. dataset ground truth 품질과 라이선스, 위성 영상 재배포 권리를 별도로 확인한다.

== 함께 보기 ==
* [[Cross-Modal Image Matching 기술 지도]]
* [[Cross-Modal Image Matching]]
* [[Cross-Modal Matching 기하 검증]]
* [[MIFTr]]

== 출처 ==
* [https://github.com/3M-OS/3MOS 3MOS]
* [https://github.com/Ahuer-Lei/MMRNet MMRNet 및 MRSR]
* [https://github.com/PeihaoWu/MapGlue MapData]
* [https://github.com/OnderT/XoFTR METU-VisTIR]

[[분류:Cross-Modal Image Matching]]
[[분류:Benchmark]]

Cross-Modal Matching 벤치마크 - 편집 역사

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