该研究介绍了一种新颖的局部特征提取器S-TREK，它将深度关键点检测器与轻量级的深度描述器相结合。通过受强化学习启发的框架训练S-TREK关键点检测器，并利用顺序操作最大化与关键点可重复性相关的奖励。实验证实了S-TREK在重复性和恢复位姿质量方面的有效性，尤其在处理平面内旋转时优于其他方法。