关于代码中pose用法的疑虑

[hkd724]

你好！

   首先感谢您的工作，这篇文章很有启发性和创新型，能利用到pose信息去优化matching。
   但是我在阅读代码和paper后发现pose信息的利用可能并不多？
   下面我说一下我对paper和代码的理解。首先是用到了pose的部分。第一点，在训练中，您把pose作为一项loss加入，相比原本的superglue提了点。第二点，推理上，您在adaptive sampling部分中用到了pose。第三点，您在推理过程中会用pose作为终止条件提前退出节省时间。第四点，您在推理过程中会将与极线距离过远的点作为outlier直接筛除（虽然这点最后好像没加入代码）。
   不知我以上的理解是否正确，还请指正。
   另外我还关心一点就是，descriptor augmentation的部分在推理过程是否也用到了pose信息。因为您论文中提到，如figure 2 (b)图中，f_p和f_M会作为一个网络层加入优化。所以我想知道pose信息在推理过程中是否有用到，还是只作为训练过程中的一个额外loss？

提前感谢您的回答！ 祝好！