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BCLNet：双边共识学习用于双视图对应关系修剪
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种改进的两视图对应关系学习框架，包括局部特征共识插件块和具备相互损失的孪生网络。通过利用互相投影的监督信息，提高了匹配性能，同时不增加模型参数。在基准数据集上取得了最先进的性能。
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关键要点
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提出了一种改进的两视图对应关系学习框架。
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引入局部特征共识 (LFC) 插件块以增强特征。
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扩展现有模型为具备相互损失的孪生网络。
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利用互相投影的监督信息提高匹配性能。
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在不增加模型参数的情况下实现性能提升。
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基于 MSA-Net 实现了这些改进。
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在基准数据集上取得了最先进的性能。
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