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健壮数据剪枝的几何中位数匹配
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为RGM的深度模型，用于稀疏和密集匹配。通过生成具有较大间隔的光流监督，构建了一个包含稀疏对应关系真值的新的大规模数据集。通过在大型混合数据上学习匹配和不确定性估计，提高了RGM模型的泛化能力。在多个数据集上实现了零样本匹配和下游几何估计的卓越性能。
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关键要点
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提出了一种名为RGM的深度模型，用于稀疏和密集匹配。
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通过生成具有较大间隔的光流监督，构建了新的大规模数据集，包含稀疏对应关系真值。
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缩小了合成训练样本和真实场景之间的差距。
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在大型混合数据上以两阶段方式学习匹配和不确定性估计，提高了RGM模型的泛化能力。
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在多个数据集上实现了零样本匹配和下游几何估计的卓越性能，优于先前的方法。
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