传统SIFT双目匹配算法的缺陷

传统的SIFT双目匹配算法存在以下缺陷：

1. 对于遮挡和视线不同的情况，匹配结果不准确。

2. 对于光线变化和场景变化较大的情况，匹配结果不稳定。

3. 对于场景中出现重复的物体，匹配结果容易出现误匹配。

4. 对于大规模的图像库，匹配速度较慢。

5. SIFT算法在图片变形过大时，特征点提取不准确。

为了解决这些问题，近年来提出了许多基于深度学习的双目匹配算法，例如基于卷积神经网络的深度双目匹配算法，这些算法在匹配效果和速度上都有了显著的提升。