Xinyang Lu, Shengzhe Wei, Sheng Tang, Weiqi Zhang, Juntong Fang, Zesong Li · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31321 · open-access PDF
Phù hợp tính năng địa phương thường được xây dựng cho các cặp hình ảnh, mặc dù cấu trúc từ chuyển động và định vị hình ảnh thường phù hợp với một hình ảnh tham chiếu so với nhiều người hàng xóm có thể tìm thấy hoặc có thể nhìn thấy. Áp dụng một phù hợp theo cặp độc lập cho các cạnh trung tâm-gần láng giềng này nhân đôi tính toán từ phía tham chiếu và ngăn chặn phù hợp khai thác bằng chứng hình học đa dạng bổ sung từ các quan sát còn lại. Để giải quyết những hạn chế này, chúng tôi giới thiệu MVLoMa, một phù hợp đồ họa sao hiếm có mở rộng LoMa từ các cặp hình ảnh đến nhiều dạng xem.
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
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.31321, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange