IMC2022在10对阈值上执行此操作,一次一对(例如,在最精细的水平1-20 cm,在最粗的水平上是10-50m 二、数据集介绍 数据集是来自不同城市的成对图像 # 解压数据集!unzip-qodata/data151348/image-matching-challenge-2022.zip-d./work/image-matching-challenge-2022/# 查看文件结构!tree-L3./work/image-matchi...
为了加快这个领域的研究,更好地利用图像数据有效信息,谷歌联合 UVIC, CTU,EPFL发表了这篇文章 “Image Matching across Wide Baselines: From Paper to Practice”,旨在公布一种新的衡量特征匹配质量的标准模块以及数据集,这里的匹配是指2D图像间的匹配。该评价模块可以很方便地集成并评估现有流行的特征匹配算法,包括传...
本次挑战赛共有三个数据集:Phototourism,GoogleUrban以及PragueParks,其中第一个数据集与2020年相同;后面两个是本次研讨会新增的。研讨会组织者之一的Eduar Trulls[14]对前两个数据集(城市场景)进行介绍。 4.3 PragueParks Dataset & Challenge Results (Dmytro Mishkin[15]) 组织者之一的Dmytro Mishkin[15]首先对...
它是一个基于合成序列的数据集和基准,它包括多个不同的挑战场景。SimLocMatch的一个显著优点是可以获得真实和完全准确的真值。这可以对匹配方法的进行严格评估,该数据集能够获得相比使用真实数据更加准确的真值,这是使用SFM流程获得真值不具备的优势。 紧接着汇报了此次SimLocMatch挑战赛的TOP3算法。第一名来自旷视研究...
新数据集(GU,PP)相比PT具备更好的判别性; DoG(SIFT)在GU上表现较差; DISK在PP上表现极差; 所有的方法最后都使用了DEGENSAC; Stereo 8K 任务 对于无限制点数量的Multiview任务,有如下特点: 各个算法的差异性小于stereo任务; GU上的判别性还是最强的;
但是需要花钱。。。 后台有不少朋友感兴趣,但苦于数据太大下载困难,纷纷留言问CV君能否搬运,经过几天的断断续续,今天终于完整搬进百度云啦! 该数据集总计109G,训练、验证、测试数据集均完整,供做图像匹配、局部特征提取方向的朋友们参考。 链接地址:
所以谷歌在CVPR 2020 发起了这次图像匹配挑战赛,该比赛提供的数据集超过2.5万幅图像,包含精确的姿态和方向标注。 这次比赛的任务更加偏向于三维重建中的图像匹配,从上图例中也可以看出,该数据集包含大量的大型建筑物在各种光线和不同视角拍摄的图像。 比赛允许参与者参照传统局部特征的方法,先提取局部特征关键点再进行...
其中SuperPoint用于提取关键点和对应描述子，Autoencoder用于特征压缩，SuperGlue用于关键点匹配，最后通过DEGENSAC进行离群点过滤。同时我们优化了SuperGlue的训练过程和损失函数，提升了模型在比赛数据集下的匹配精度。图3 SS-Fusing算法流程图 我们针对输入图片进行随机变换增加了提取到的关键点对尺度变换的鲁棒性，同时...
项目将N值设定为45,如果场景中数据集的总图像数量小于此值,项目将采用穷举搜索方法来获取所有可能的图像对。相反,项目使用EfficientNet-B7模型获取全局描述符之间的欧几里得距离,然后根据距离矩阵和相似性阈值筛选出相似的图像对。 关键点特征提取 关键点特征提取在整个流程中占据关键位置,项目尝试了多种关键点特征提取...
SuperPoint+Autoencoder+Super-Glue作为我们的关键点匹配pipeline。其中SuperPoint用于提取关键点和对应描述子,Autoencoder用于特征压缩,SuperGlue用于关键点匹配,最后通过DEGENSAC进行离群点过滤。同时我们优化了SuperGlue的训练过程和损失函数,提升了模型在比赛数据集下的匹配精度。