BCLNet：双边共识学习用于双视图对应关系修剪

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通过并行上下文学习策略，我们提出了 Bilateral Consensus Learning Network (BCLNet) 来有效估计相机姿态并识别内点（真实对应关系），实验证明我们的网络在基准数据集上不仅超过了最先进的方法，而且展示了对各种特征提取技术的稳健泛化能力。

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。