本文提出了一种新方法，利用2D3D-MATR技术实现图像与点云的准确配准。该方法通过学习全局上下文和跨模态相关性，解决了尺度不确定性问题，显著提高了配准率和稳定性。研究还介绍了几何变换器和基于Transformer的点云补全方法，展示了在低重叠情况下的鲁棒性和高效性。实验结果表明，这些方法在多个基准测试中优于现有技术。

本文提出了一种新颖的2D3D-MATR方法，实现了图像与点云的高效配准，解决了尺度不确定性问题，提升了配准率和稳定性。同时，研究了基于Transformer的多视角3D姿态估计，提出了Epipolar field概念，增强了2D预测器性能。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上表现优异。