LightGlueStick：用于联合点线匹配的快速稳健粘合剂
音频与语音处理
2025-10-21 v1
摘要
点和线是互补的局部特征，其组合已被证明对 SLAM 和 Structure-from-Motion 等应用有效。这些管道的核心是局部特征匹配器，用于建立跨图像的对应关系。传统上，点和线匹配被视为独立任务。最近，GlueStick 提出一种基于图神经网络的网络，同时在点和线上操作以建立匹配。虽然运行单个联合匹配可降低整体计算复杂度，但该重型架构阻止了实时应用或部署到边缘设备。鼓励最近在点匹配方面的进展，我们提出 LightGlueStick，一种用于点和线段的轻量级匹配器。我们方法的关键新颖组件是注意力线消息传递 (ALMP)，该组件显式地将线的连通性暴露给网络，允许节点之间高效通信。在彻底的实验中，我们展示 LightGlueStick 在不同基准测试上建立了新的最佳性能。代码可在 https://github.com/aubingazhib/LightGlueStick 上获取。
引用
@article{arxiv.2510.16437,
title = {Audio-Visual Speech Enhancement for Spatial Audio - Spatial-VisualVoice and the MAVE Database},
author = {Danielle Yaffe and Ferdinand Campe and Prachi Sharma and Dorothea Kolossa and Boaz Rafaely},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16437},
year = {2025}
}