在SuperPoint和SuperGlue之前的特征点识别和特征点匹配的算法采用的方法并不完善,存在一些问题,比如源图多个特征点匹配到目标图的同一个特征点上,或者前景特征点匹配到背景目标点(如果源图特征亮度高于背景,而目标图特征亮度低于背景,这样的现象就会经常发生),我们在此提及的可微最优传输问题的引入可以很好的解决“源图...
本文介绍了 SuperGlue,这是一种通过联合查找对应关系和拒绝不匹配点来匹配两组局部特征的神经网络。匹配是通过解决可微最优传输问题来估计的,该问题的成本由图神经网络预测。我们引入了一种基于注意力的灵活上下文聚合机制,使 SuperGlue 能够联合推理底层 3D 场景和特征分配。与传统的手工设计的启发式方法相比,我们的...
『论文笔记』SuperGlue 『论⽂笔记』SuperGlue 特征处理部分⽐较好理解,点的self、cross注意⼒机制实现建议看下源码(MultiHeadedAttention),def attention(query, key, value):dim = query.shape[1]scores = torch.einsum('bdhn,bdhm->bhnm', query, key) / dim**.5 prob = torch.nn.functional.soft...
SuperGlue is a major mile�stone towards end-to-end deep SLAM.”,之前工作无论怎么样都还是在生成描述比较距离然后进行匹配,深度学习就是在模拟matching前的步骤,这个工作直接超越这个工作流程,将local feature后的matching步骤也包含进去,得到了更高的精度和鲁棒性(RANSAC、Voting)。个人...
[论文解读]SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork背景:主要解决图像中点之间的对应关系。主要方法:上图为该方法的主要框架。模型大致分为两个部分:注意图神经网络和最优匹配层。其中第i个局部特征由di(描述子)和pi(二维点位置)构成。输入:两幅图A和B所有局部特征的描述子与相对应的关键点位置。
下面是对SuperGlue的解读: 一、SuperGlue的优点 1. 快速固化:SuperGlue在室温下可以快速固化,通常只需要几秒钟,这使得它成为需要快速修复或粘合物体的理想选择。 2. 高强度:SuperGlue具有非常高的粘合强度,可以承受各种力量和压力,因此它可以用于粘合各种材料,如塑料、金属、木材等。 3. 耐用性:SuperGlue具有很好的...
融合SuperGlue方法的深度单目视觉惯性导航算法 刘亦博1, 吴传文2, 周宗锟1, 陈华2 1. 武汉大学卫星导航定位技术研究中心, 湖北 武汉 430079; 2. 武汉大学测绘学院, 湖北 武汉 430079 基金项目:国家重点研发计划(2022YFC3005502);湖北...
# 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。
SuperGLUE就是要更难(但是也不要那些依赖领域知识任务,比如医学任务等),并且任务更多样,GLUE 基本上都是句子/句子对分类,所以更侧重句子语义理解,SuperGLUE 增加了coreference resolution 和 question answering (QA)。同时,所有任务的训练集都是公开的。 最终,SuperGLUE 包含了 8 个任务: 看下baseline 的效果: 再...