Efficient Neighbourhood Consensus Networks via Submanifold Sparse Convolutions
本文的目的是輸入一個image pair 然後得到他們的匹配 內存消耗大，推理時間長，對應關係局部性差。我們提出的修改可以減少10倍以上的內存佔用和執行時間，並且效果相當。這是通過對包含試探性匹配的相關張量進行稀疏化，然後使用子流形稀疏卷積對其進行4D CNN後續處理來實現的。通過以更高的分辨率處理輸入圖像（這是可能的，因爲減少了內存佔用），以及通過一個新的兩級對應重定位模塊，定位精度顯著提高
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