إنشاء التوافق البصري في ظل التباينات الكبيرة داخل الفئة يتطلب تحليل الصور على مستويات مختلفة، بدءًا من الخصائص المرتبطة بالمعنى والسياق وصولاً إلى الأنماط المحلية، مع الحفاظ على ثباتها تجاه التفاصيل الخاصة بكل نموذج. لمواجهة هذه التحديات، نمثل الصور بـ "البيكسلات الفائقة" (hyperpixels) التي تستفيد من عدد صغير من الخصائص ذات الصلة المختارة من طبقات مبكرة ومتأخرة في شبكة عصبية تلافيفية. باستغلال الخصائص المكثفة للبيكسلات الفائقة، قمنا بتطوير خوارزمية مطابقة فعالة في الوقت الحقيقي تعتمد على التصويت الهندسي لهوغ (Hough). الطريقة المقترحة، التي تُعرف باسم تدفق البيكسلات الفائقة (hyperpixel flow)، تحدد مستوى جديد من الدقة في ثلاثة مقاييس قياسية بالإضافة إلى مجموعة بيانات جديدة، SPair-71k، والتي تحتوي على عدد أكبر بكثير من أزواج الصور مقارنة بالمجموعات الموجودة سابقًا، مع وجود شروح أكثر دقة وثراءً لتحليل عميق.