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Article summary:
1. 提出了一种基于深度变压器的DeepMatcher网络，用于鲁棒准确的本地特征匹配。
2. 引入Slimming Transformer（SlimFormer）来模拟人类行为，以获取不同的匹配线索。
3. 通过自我和跨SlimFormer多次交错，实现密集的像素匹配。
Article analysis:
本文是一篇关于DeepMatcher——一个基于深度变压器的本地特征匹配方法——的文章。作者声明，DeepMatcher能够在存在显著外观变化时实现本地特征匹配任务。
文章中存在一些潜在的偏见。例如，作者声明DeepMatcher能够实现“robust and accurate local feature matching”，但是并没有考虑到其他因素对此方法效果影响的大小。此外，作者也未考虑到使用DeepMatcher会带来什么样的风险。
此外，文章中也存在片面性、无根据性、考虑不周、所提出主张的证据不充分、宣传内容过多、是否注意可能存在风险以及是否平衡呈现双方主张之间存在问题。例如，作者声明DeepMatcher能够“significantly outperform the state-of-the-art methods on several benchmarks”但却并没有对此进行详尽说明或者相关数据来证明这一主张。
因此，尽管文章中所进行的工作都是有意义且重要的，但是由于上述原因，文章中所进行工作仍然存在一定水平上的不可信度和不可靠性。