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graph-based u-net
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ParaFormer: 并行注意力变换器用于高效特征匹配
本论文提出了基于深度学习和两种新型概念 ——ParaFormer 和基于图形的 U-Net 结构,以实现卓越的性能和高效率,通过在各种应用(包括单应性估计、姿态估计和图像匹配)上进行多项实验证明 ParaFormer-U 变体在保证性能同时
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