Xinyang Lu, Shengzhe Wei, Sheng Tang, Weiqi Zhang, Juntong Fang, Zesong Li · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31321 · open-access PDF
El ajuste local de características está generalmente formulado para pares de imágenes, aunque la estructura de movimiento y la localización visual suelen coincidir con una imagen de referencia en comparación con muchos vecinos recuperados o visibles. Aplicar un ajuste en pareja de forma independiente a estos bordes centro-vecino duplica el cálculo en el lado de referencia y evita que el ajuste aproveche la evidencia geométrica multi-visión complementaria de las observaciones restantes. Para abordar estas limitaciones, introducimos MVLoMa, un ajuste estelar-grafico escaso que extiende LoMa de pares de imágenes a múltiples vistas.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Local feature matching is typically formulated for image pairs, although structure-from-motion and visual localization commonly match one reference image against many retrieved or covisible neighbours. Applying a pairwise matcher independently to these centre-neighbour edges duplicates reference-side computation and prevents the matcher from exploiting complementary multi-view geometric evidence from the remaining observations. To address these limitations, we introduce MVLoMa, a sparse star-graph matcher that extends LoMa from image pairs to multiple views. MVLoMa first uses a frozen multi-vi
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