WovenAnchor Matcher:分离图像内/图像间建模,4.5M 参数刷新特征匹配精度
zhenjun_zhao · x · 2026-10-24
论文提出 WovenAnchor Matcher(WAM),将特征匹配的上下文聚合显式拆分为图像内(WovenMamba)与图像间(AnchorCrossAttention)两个专用模块,区别于 LoFTR 的自/交叉注意力和 JamMa 的共享 Mamba 设计。
- 在 MegaDepth-1500 相对位姿估计上,AUC@5° 达 66.1,超过 LoFTR、JamMa、EDM 等半稠密方法,而参数仅 4.5M(运行 35.4ms)
- 零样本迁移到 ScanNet 与 HPatches 也取得 AUC@5° 23.2、@10° 41.2 的领先表现
「研究」频道最新
- UBC NLP 团队斩获 21 篇 EMNLP 论文,主会 10 篇 — mageed · 2026-10-24
- UBC NLP 在 EMNLP 2026 收获 21 篇论文，覆盖文化、RAG 与智能体 — mageed · 2026-10-24
- Terminal-Bench 曝 NVIDIA Nemotron 3.5 得分近零,Kimi K3.1 达 65.7% — JJitsev · 2026-10-24
- Kimi K3.1 Pro 跑通 20x20 数织，或为首个做到的中国模型 — fairydreaming · 2026-10-24
- 多智能体进化搜索自动生成基准任务,自我进化评测 diagnosing 模型失败 — MichaelD1729 · 2026-10-24
- 恐狼并未复活：Colossal 只是把灰狼改造成像恐狼的样子 — shae_mcl · 2026-10-24