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。