全局局部并重
同一特征层内同时提取多尺度、局部与全局表示，特征聚合更全面，匹配更准确。
Zhiqiang, Jiang · Ke, Wang · Qingjia, Kong · Dai, Kun · 谢涛 · Zhonghao, Qin · 李瑞峰 · Perner, Petra · 赵立军
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2024
多路由Transformer在同一特征层内生成多尺度表示并学习局部与全局路由，使网络能够同时利用不同尺度的信息，增强特征表达能力。
轻量级专家特征补偿器从局部和全局两个视角校准多路由特征，提升特征的判别力和定位精度，使得匹配更可靠。
得益于多样化的特征表示，MR-Matcher在多个基准数据集上超越了最先进的方法，证明了其优越的匹配性能。