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...
论文源码:github.com/magicleap/Su 摘要&介绍 如上图所示,SuperGlue是一个神经网络,通过共同找到对应关系和拒绝不可匹配的点来匹配两组局部特征。它作为手工或学习的前端和后端之间的中端。使用图神经网络和注意力机制来解决一个分配优化问题。能够优雅地处理部分点的可见性和遮挡,从而产生一个部分分配。 网络结构 Su...
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...
SuperGlue可以与任何局部特征检测器和描述符结合使用,但与SuperPoint结合使用效果特别好。SuperPoint描述符具有相同的维度D = 256。使用L = 9层交替的多头自注意和交叉注意,每层4个头,并进行T = 100次Sinkhorn迭代。 __EOF__
[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。
『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...
一种基于深度学习的 SuperPoint 特征点提取算法与 SuperGlue 匹配算法相结合、用于图像配准的拼 接算法。 首先将图像用共享的编码器处理以提取图像深层特征,再分别经过特征点和描述子的两 个解码器以提取特征点和对应的描述子;然后传入 SuperGlue 网络中,将提取的特征点和描述子使 用 SuperGlue 算法建立良好的匹配,再...
deep-learningsiftgradiopose-estimationimage-matchingfeature-matchingvisual-localizationsuperpointsupergluekorniakeypoint-matchingtopicfmloftrlightglueaspanformer UpdatedMay 19, 2025 Python sair-lab/AirSLAM Star971 🚀 AirVO upgrades to AirSLAM [TRO]🚀 ...
'SuperGlue' - Solid State Logic Announces THE BUS+, The Ultimate Incarnation of the Legendary SSL Bus CompressorTHE BUS+ extends the classic design of the Bus Compressor into a high-grade 2U rack design, offering the classic SSL glue and punch in addition to new dynamic colouration and ...
现在看到的这个工作,就像文中说的“We believe that, when combined with a deep front-end, 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...