지도 학습 이미지 매칭 모델의 일반화 능력 부족 문제를 해결하기 위해, DINO 특징을 활용한 제로샷 배포 방식을 연구했어요.
기존 방식의 연산량 문제를 해결하기 위해 새로운 likelihood 관점을 도입하고, Harmonic Consensus Maximization (HCM)이라는 효율적인 방식을 제안했어요.
카메라 포즈 추정 실험 결과, DINO 특징과 다대다 연관, HCM 메커니즘을 활용하면 기존 전문 매칭 모델과 경쟁 가능한 성능을 보여줬어요.