本研究提出了一种高效的变换器网络架构，解决了局部特征匹配学习的效率问题。该方法在保持匹配准确率的同时，推理速度提升了四倍，显示出广泛的应用潜力。

ETO：基于高效变换器的局部特征匹配，通过组织多个单应性假设
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