MVLoMaは、LoMaを画像ペアから複数視点へ拡張した疎なスターグラフ局所対応器です。ペアごとの対応を独立に適用すると参照側の計算が重複し、残りの観測から得られる補完的なマルチビュー幾何学的証拠を利用できなくなりますが、MVLoMaはこの課題に対処します。 (F1)

手法はまず、凍結したマルチビュー幾何モデルを用いてスター内の全画像を同時に記述します。得られた視点間の幾何学的文脈を局所記述子に注入します。 (F2)

マッチングは、各ビューごとのセルフアテンションと中心–隣接間の双方向クロスアテンションを組み合わせ、中心画像と全ての隣接画像を単一の順方向伝播で対応づけます。 (F3)

教師信号は、深度が有効で相互に可視な密なワープからのみ正例対応を導出します。また、高信頼度の一致がエピポーラ幾何に矛盾する場合は明示的にペナルティを与えます。 (F4)

評価では、HyperSim、ScanNet++、Mip-NeRF 360、Tanks and Templesの25ビューのスターグラフ上で、比較手法より高いマクロ平均の相対姿勢AUCを全ての報告閾値で示しました（58.65 / 85.41 / 90.99）。また、マッチャは24本の中心–隣接辺を逐次評価する場合より2.20倍高速でした。 (F5, F6)

同じ設計は4種類の凍結幾何エンコーダ（DA3、π^3、VGGT、VGGT-Ω）をサポートします。報告されたエンコーダ比較ではDA3-Giantが最良の性能を示しました。制御されたアブレーション実験により、幾何認識記述子、可視性フィルタ、幾何学的負例による教師、そして共同マルチビュー推論の各要素の効果が分離して評価されています。 (F7, F8)

報告された性能と速度改善は、評価に用いられた25ビューのスターグラフおよび論文でテストされた凍結幾何エンコーダの範囲内に適用されることに留意してください。 (F5, F6, F7)