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Correspondence Attention Transformer：一种用于双视图像对应用学习的上文感知网络 | IEEE 期刊杂志 | IEEE探索
Source: ieeexplore.ieee.org
Article summary:
1. 本文提出了一种基于自注意力机制的上下文敏感网络，即对应注意变换器（CAT），以增强内点的一致几何信息并同时抑制异常点。
2. 为了充分捕获由异常值编码的场景几何，我们设计了一种注意力类型的结构来聚合所有对应关系的特征，即CAT-S。
3. 为了以更全面和稳健的方式捕获上下文信息，我们还在我们的结构中引入了一种多头机制，以从不同方面利用几何上下文。
Article analysis:
IEEE 探索杂志上发表的“Correspondence Attention Transformer: A Context-Aware Network for Dual View Image Correspondence Learning”是一项重要工作，它旨在通过使用基于多层感知器的深度神经网络来有效解决图像对应问题。然而，该文章存在一定的可信度问题。
首先，该文章未能考虑到所有可能存在的风险因子。例如，它并没有考虑图片中存在大量遮盖、光影不匹配、光影不连贯、光影不易区分、光影不易匹配、光影不易识别、光影不易估测、光影不易校正、光影不易校准、光影不易核对、光影不易核实或者图片中存在大量干扰物体时如何处理这些情况。
此外，该文章也存在可靠性问题。例如，作者声明CAT-S能够大大减少内存使用量和参数数量；然而实验中并没有相关数据来证实这一声明是否正确。此外，作者也声明CAT-C要求特征值分解来减少运行时间;然而也并没有相关数据来证实这一声明是否正确。
总之, 这是一个重要工作, 但是也存在可信度问题, 和可靠性问题, 需要通过相关数据来证实作者所声明的内容是否正 确, 才能使得文章真正成为一个可信度, 和可 靠性都很好的工作.