如何將本文提出的方法與基於深度學習的結構從運動法方法進行融合,以充分利用兩種方法的優勢?
將本文提出的混合特徵結構從運動法（SfM）方法與基於深度學習的SfM方法進行融合，可以考慮以下幾個方面：
特徵檢測與描述：利用深度學習模型（如SuperPoint或DeepLSD）來進行特徵檢測和描述，這些模型能夠自動學習到更具區分性的特徵，從而提高檢測的準確性。然後，將這些深度學習生成的特徵與傳統的幾何特徵（如線段和消失點）結合，形成一個更全面的特徵集。
端到端學習框架：設計一個端到端的學習框架，將特徵檢測、匹配和重建過程整合在一起。這樣的框架可以通過反向傳播來優化整個系統的性能，從而充分利用深度學習的優勢。
不確定性建模：在深度學習模型中引入不確定性建模，通過對特徵的置信度進行評估，來提高整體系統的穩健性。這可以幫助系統在面對不穩定或低質量的輸入時，仍然能夠保持較高的性能。
數據增強與訓練：使用數據增強技術來擴充訓練數據集，這樣可以提高模型的泛化能力。結合多種數據來源（如合成數據和真實數據）來訓練模型，能夠使其在不同場景下表現更佳。