在进行最优传输相关理论的学习过程中，找到SuperGlue这篇论文，该篇论文通过最优传输来完成特征点的匹配过程。

SuperGlue结构

先来看一下其结构：

首先将两张图片送入特征提取网络，通过卷积网络提取出特征，主要有四个值，分别是两张图片的特征信息，diA与diB(1,256,997),256是维度特征，以及位置信息piA与piB(1,997,2) 997指的是图像中的特征点数目，2指的是xy坐标。
随后将特征点位置送入KeyPoint Encoder中进行维度转换，变为(1,256,997)与(1,256,1074),随后送入AGNN(Attentional Graph Neatural Network)，该模块是借鉴于Transformer，进行自注意力与交叉注意力计算，最终获取两个图像的特征，分别为（1，256，1074）与（1，256，997），随后使用两个特征信息计算score，具体计算方式为：

mdesc0, mdesc1 = self.final_proj(desc0), self.final_proj(desc1)
# Compute matching descriptor distance.
scores = torch.einsum('bdn,bdm->bnm', mdesc0, mdesc1)

即求得值为Sij，随后借鉴于SuperPoint，引入dustbin，是为了处理没有匹配上的特征点，由此构成了代价矩阵，将构造的代价矩阵送入Sinkhorn算法中进行运算，最终得到传输计划与损失值。

下图为数据变换与模型结构图。