EpiDiffVO는 이미지 쌍에서 상대적인 자세를 추정하는 새로운 프레임워크입니다. 기존 방식과 달리 최소한의 기하학적으로 일관된 대응점 집합을 예측하여 기하학적 해석력을 높였습니다. 에피폴라 디퓨전 과정을 통해 노이즈와 오정렬 문제를 해결하고, 스테이너 그래프를 활용하여 관계 구조를 효율적으로 표현합니다.
연구진은 그래프 신경망을 통해 핵심 대응점을 추출하고, 미분 가능한 SVD 솔버를 통해 엔드투엔드 자세 추정이 가능하도록 설계했습니다. TartanAir와 KITTI SLAM 데이터셋에서 시각 오도메트리 방식으로 평가한 결과, 기존 방식 대비 뛰어난 성능을 보였습니다.
EpiDiffVO는 희소 매칭, 디퓨전 기반 정제, 그래프 기반 부분 선택을 결합하여 대응점의 중복을 줄이면서도 어려운 환경에서도 안정적인 자세 추정 성능을 유지합니다.