写一篇关于端到端深度学习图像匹配的综述

端到端深度学习图像匹配是一种利用深度学习技术来实现图像匹配的方法。这种方法在传统图像匹配方法的基础上，使用了神经网络来自动学习图像间的特征表示，并在端到端的过程中完成匹配。

通常，端到端深度学习图像匹配方法首先对输入图像进行特征提取，使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）提取图像的特征表示。然后，通过将图像的特征表示与数据库中的图像特征进行比较，确定图像的匹配情况。

与传统的图像匹配方法相比，端到端深度学习图像匹配具有许多优点。首先，它可以自动学习图像间的特征表示，不需要人工设计特征提取算法。其次，它可以处理复杂的图像，包括不同光照、姿态等变化的图像。最后，由于使用了大量的数据训练，端到端深度学习图像匹配具有很好的泛化能力，可以很好地适用于实际应用场景。

总的来说，端到端深度学习图像匹配是一种具有广泛应用前景的图