研究／PoC
在外觀相似的工業場景裡，拿到一張局部照片，不一定能馬上判斷它拍的是哪裡。角度、距離一變，原本熟悉的地方也可能看起來很不一樣。
我參與的影像比對研究，就是在處理這類問題。這裡整理方法與判斷，不放場域照片或位置資料。
先縮小範圍，再看細節
做法分成粗搜尋和細比對：先從參考影像裡找出可能的候選，再檢查特徵點是否對得起來。
這個拆法的好處是，不必對每一張參考圖都做最細的比對；也能分開觀察，是前面沒找到候選，還是後面沒能確認。
換一種影像來源，問題也會變
研究紀錄已有一般彩色照片之間的訓練與初步匹配成果。但點雲渲染的影像和相機照片，紋理與外觀並不相同，不能直接把前面的結果套過去。
因此，跨模態比對仍是後續探索方向，沒有把它寫成已完成的定位系統。
留下來的是研究過程
這個作品呈現的是方法比較與初步驗證。我希望讀者能看見的不只有選了哪個模型，也包括：哪些資料條件下試過、碰到什麼限制，以及接下來還需要驗證什麼。