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WovenAnchor Matcher 通过专用上下文聚合增强特征匹配

研究人员推出了一种用于半密集局部特征匹配的新型框架 WovenAnchor Matcher (WAM)。WAM 利用专用的图像内和图像间上下文聚合算子来改进对应估计。WovenMamba 算子通过状态空间传播处理图像内聚合，而 AnchorCrossAttention 则使用局部锚点上的交叉注意力来管理图像间聚合。该方法在 MegaDepth 数据集上展示了改进的性能，与现有基线相比，实现了更高的姿态 AUC。