pytorch超声 superpoint pytorch SuperPoint 该论文是 magic leap 公司在18年的一篇工作,而且提供了代码,基于 pytorch 的,不过遗憾的是训练代码和相应的渲染的训练数据没提供。 主要思路 本文提出了一个自监督的方式去训练网络来提取特征点以及计算描述符。 基本流程 整体框架 整体框架如下图,下面会abc三个步骤分别介绍...
PyTorch-SuperPoint由@eric-yyjau贡献,它是对Google的研究成果SuperPoint的重新实现。原研究(Deephaven et al., CVPRW 2018)提出了一种全新的端到端训练的关键点检测和描述符学习方法,该方法能够在无监督的情况下产生高质量的结果。 技术分析 PyTorch-SuperPoint的核心是一个深度神经网络,它包含两个主要部分: 关键点...
# for superpoint # if config['model']['name'] != 'magicpoint': # train superpoint # warp_outputs = model(data['warp']) # prob, desc, prob_warp, desc_warp = raw_outputs['det_info'], \ # raw_outputs['desc_info'], \
python train4.py train_joint configs/superpoint_coco_train_heatmap.yaml superpoint_coco --eval --debug kittipython train4.py train_joint configs/superpoint_kitti_train_heatmap.yaml superpoint_kitti --eval --debug set your batch size (originally 1) refer to: 'train_tutorial.md'...
使用IDEA 插件离线检测 将OpenSCA 扫描能力集成到 IntelliJ 平台 IDE 工具,随时随地保障组件依赖安全。如何使用 了解详情 使用OpenSCA CLI 扫描分析 OpenSCA CLI 是一款开源的软件成分分析工具,用来扫描项目的第三方开源组件依赖及漏洞信息。如何使用 了解详情
Watch 1 Star 0 马熙/pytorch-superpoint 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 流水线 服务 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 额,这里啥也没有呢! 北京奥思研工智能科技有限公司版权所有 ...
dirname ./internal/models/build.sh ++ realpath ./internal/models + BASE_DIR=/home/jetson/projects/RnD_Jetson_optimization/internal/models + OUT_PATH=/home/jetson/projects/RnD_Jetson_optimization/internal/models/out + echo 'Building SuperPoint bridge for Go...' Building SuperPoint bridge for Go....
UnsuperPoint_PyTorch-main.zip Es**何欢上传配准导航 深度学习配准点代码 (0)踩踩(0) 所需:1积分 idea_settings.zip 2025-04-05 01:18:57 积分:1 ThingLinks物联网一体化平台项目源码 2025-04-05 08:14:56 积分:1 使用机器学习库(如TensorFlow或PyTorch)来构建和训练一个简单的神经网络模型...
superpoint_bn.pth superpoint_v1.pth train.py train_magic.py train_syn.sh visual_syn_pred.py visual_syn_pred_dm.py Breadcrumbs SuperPoint-Pytorch / requirements.txt Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. HistoryHistory File metadata and controls Code Blame 11 lines (11 loc...
python train4.py train_joint configs/superpoint_kitti_train_heatmap.yaml superpoint_kitti --eval --debug set your batch size (originally 1) refer to: 'train_tutorial.md'4) Export/ Evaluate the metrics on HPatchesUse pretrained model or specify your model in config file ./run_export.sh ...