SuperGlue主要由两大部分组成。注意力图神经网络 3.1:使用关键点编码器将关键点位置p和它们的视觉描述符d映射到一个单一的向量。接着使用交替的自注意力和交叉注意力层(重复L次)来创建更强大的表示f。最优匹配层 3.2:创建一个M乘N的得分矩阵。用"dustbins"增强该矩阵。使用Sinkhorn算法找到最优 3. ...
superglue算法的原理 它利用神经网络提取图像或点云的特征。算法中的特征描述子具有高区分性。SuperGlue 注重特征之间的相似性度量。采用了先进的损失函数来优化模型训练。对于不同的场景具有较强的适应性。能处理多种类型的数据,如视觉和几何数据。算法在计算效率上有优化策略。利用注意力机制增强特征的重要性感知。
其中特征匹配是通过求解可微分最优化转移问题(optimal transport problem)来解决,损失函数由GNN来构建;本文基于注意力机制提出了一种灵活的内容聚合机制,这使得SuperGlue能够同时感知潜在的3D场景以及进行特征匹配。该算法与传统的,手工设计的特征相比,能够在室内外环境中位姿估计任务中取得最好的结果,该网络能够在GPU上达到...
SuperPoint是AR公司——magicleap的工作, SuperGlue是magicleap和苏黎世联邦理工学院(ETH)一起合作的,在2020年附近,SuperPoint+SuperGlue在特征点提取和匹配上有很好的效果,可以达到世界第一的水平。 我们之前相关介绍见 一种用于SLAM/SFM的深度学习特征点 SuperPoint 神经网络真的优于传统方案吗? 谷歌的一项工作,Image ...
摘要:针对图像的深度学习方法是解决传统视觉定位算法在复杂环境下特征提取不稳定、跟踪丢失等难题的有效途径。本文在VINS-Mono的基础上引入基于深度学习的SuperPoint特征提取方法和SuperGlue特征匹配方法,建立了一种融合SuperGlue方法的单目视觉惯性...
# SuperGlue ## self-cross attention ## 运输问题建模求解匹配问题 二范数:它表示为向量中各个元素的平方和的平方根。 注意这个矩阵不是对称的 假如求得的距离是所在行所在列的最小值,那么就认为这组点匹配,判定为1。否则为0。结果保存为P矩阵。
SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享, 视频播放量 5958、弹幕量 0、点赞数 115、投硬币枚数 72、收藏人数 284、转发人数 34, 视频作者 计算机视觉life, 作者简介 聚焦机器人定位建图、三维视觉AI。学习官网 cvlife.net,相关视频:哈工大博士分享:基于NeRF
本文提出了一种基于图卷积神经网络（GNN）的特征匹配算法，SuperGlue，旨在解决特征匹配以及滤除外点的问题。该算法将特征匹配视为求解可微分的转移问题，利用GNN构建损失函数，同时引入注意力机制进行灵活的内容聚合，以感知潜在的3D场景。SuperGlue在室内外环境中进行位姿估计任务时，相较于传统手工设计的特征...
SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍 SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享#算法 #经验分享 - 计算机视觉life于20231221发布在抖音,已经收获了4.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
SuperPoint算法的实现可通过其GitHub页面轻松获取,链接是:https://github.com/magicleap/SuperPointPretrainedNetwork,而SuperGlue的实现同样在其GitHub页面可以找到,链接为:https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork。对于这些有志于深入计算机视觉领域的研究者而言,这些开源代码无疑是入门的重要资料。