Xinyang Lu, Shengzhe Wei, Sheng Tang, Weiqi Zhang, Juntong Fang, Zesong Li · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31321 · open-access PDF
ローカル機能のマッチングは、通常、画像のカップルのために作られていますが、構造動きと視覚的ローカライゼーションは、通常、複数の回収されたまたは可視的な隣人に対して1つの参照画像をマッチします。これらの中心隣のエッジに独立してカップルマッチングを適用すると、参照サイドの計算を複数化し、残りの観測から補完的な複数の視点の地理学的証拠を活用するのを防ぎます。これらの制限に対処するために、我々は、画像のカップルから複数の視点にLoMaを拡張する希少なスターグラフマッチングMVLoMaを導入します。
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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