【成长day】SuperPoint&SuperGlue(01): Superpoint论文算法学习与对应源码解析 lonely-stone 2 人赞同了该文章 两年前自己在实习公司做过superpoint相关的工作,当时是负责利用superpoint代替slam前端的特征点部分,来达到把特征点相关的处理放到推理计算平台上减轻CPU压力并且精度无损的目的,最终也是成功完成了这部分工作。但是...
Superglue是2020年用于关键点(包括描述子)匹配的模型。 基本思想是模拟人眼找匹配关系的过程,即来回浏览两张图根据上下文关系增强特征点的特异性。实现上把注意力机制引入到网络中,用于学习图内和图间关键点的关系,从而构造一个分配矩阵(可以理解为两图关键点间的相似度),最后用sinkhorn算法求解分配结果。 Superglue框架...
L_d具体公式:把原图的每个点的位置warp过去,如果跟warp图的点距离差8个点内算正样本对,否则算负样本对 SuperGlue 输入:两张图的的关键点坐标及其对应描述子 输出:一个指派矩阵,表示两批关键点的匹配关系 SuperGlue推理流程 方法 SuperGlue架构 Keypoint Encoder: 把关键点对应的描述子和坐标融合起来得到新的feature...
具体地,待匹配图像对经过一系列的仿射变换(增强特征点旋转不变性)以及前/背景分割后喂给SuperPoint提取特征点以及描述子(通过一个自动编码器将描述子降维到128维);随后是特征匹配,此处还是利用了SuperGlue(为了适配SuperGlue的输入,解码器还需将128维的特征解码到256维),作者对其SuperGlue网络进行了重新训练调整参数。 6...
摘要:旷视团队主要是对SuperPoint + SuperGlue做了如下修改:预处理:增加掩模,不使用诸如人,车等动态物体上提取点;使用softmax函数对特征点位置进行精化,可以使特征点更加精准;另外使用了较大半径的NMS使特征点分布更加均匀。最后关键的一步特征匹配,旷视团队提供了3种思路:重新训练SuperPoint增强器描述能力;使用DISK特征...
本文提出了一种新的深度特征提取框架及训练(拼课 wwit1024) 方式,在无需人为标注的情况下实现局部特征描述网络的从头学习。为了完成训练,我们利用现成的SFM模型预测出匹配图像之间的相对深度和相机位姿等几何关系,并利用该关系将检测/描述网络对某张图像的预测结果转移到和其匹配的另一张图像上,作为训练目标...
17讲全部上线!全网首个详解深度学习特征开源算法SuperPoint和SuperGlue(附交流群) 0. 这篇文章干了啥? 不同场景视角下的特征点检测和描述是许多多视图问题的第一步,包括SfM(Structure-from-Motion)、视觉SLAM或视觉地点识别。基于学习的模型中的大多数可以在任何单视图数据集上以自监督方式进行微调。这是通过将不同的...
下面再看视觉定位结果,主要对比严重光照变化、重复纹理和无纹理条件下的定位性能,结果显示FeatureBooster在室内和室外环境下都提升了性能,优化后的ORB特征甚至可以和SuperPoint竞争,甚至在室内实验超越了ALIKE。有意思的是,还对比了SuperPoint和SuperGlue这个组合。
下面再看视觉定位结果,主要对比严重光照变化、重复纹理和无纹理条件下的定位性能,结果显示FeatureBooster在室内和室外环境下都提升了性能,优化后的ORB特征甚至可以和SuperPoint竞争,甚至在室内实验超越了ALIKE。有意思的是,还对比了SuperPoint和SuperGlue这个组合。
基于深度学习SuperGlue算法的单目视觉里程计 基于特征点法的视觉里程计中,光照和视角变化会导致特征点提取不稳定,进而影响相机位姿估计精度,针对该问题,提出了一种基于深度学习SuperGlue匹配算法的单目视觉里程计... 刘帅,芮挺,胡育成,... - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 2021年 基于改进SuperPoint网络的视觉SLAM...