CoReMatch：连续坐标细化的机器人特征匹配框架

Robert J. Wang 等作者提出 CoReMatch，一个在连续坐标空间中直接细化对应关系的循环特征匹配框架，而非在固定网格上预测置信度图，面向视觉定位、建图、SLAM 和自主导航等机器人感知任务。粗阶段用 Deep Aggregated Transformer 捕捉全局上下文并迭代更新对应坐标，再由轻量回归头进一步锐化定位。 作者称，在室内外基准上，CoReMatch 精度超过 Efficient LoFTR，同时在嵌入式边缘硬件上运行速度超过 10 倍。该工作被 CoRL 2026 接收，预印本发布于 arXiv；上述精度与速度对比为作者自述，尚待独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。