Xinyang Lu, Shengzhe Wei, Sheng Tang, Weiqi Zhang, Juntong Fang, Zesong Li · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31321 · open-access PDF
로컬 기능 조합은 일반적으로 이미지 쌍을 위해 형성되지만, 구조-from-motion 및 시각적 위치화는 일반적으로 여러 개의 복구 또는 구현 가능한 이웃과 비교하여 하나의 참조 이미지와 일치합니다. 이 중앙-웃음 가장자리에 독립적으로 쌍방향 조합을 적용하면 참조 측 계산이 두 배로 이루어지며, 조합자가 나머지 관측에서 보완적 인 다중 시각 기하학적 증거를 이용하지 못하게됩니다.이 제한을 해결하기 위해, 우리는 이미지 쌍에서 다중 시각으로 LoMa를 확장하는 희귀한 별 그래프 조합자 인 MVLoMa를 소개합니다.
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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