1.3 自监督训练过程 2. SuperGlue 2.1 Sinkhorn算法 2.2 网络结构 2.3 损失函数和网络训练 视觉SLAM总结——SuperPoint / SuperGlue 在我刚开始接触SLAM算法的时候听到过一个大佬讲:“SLAM其实最重要的是前端,如果特征匹配做得足够鲁棒,后端就可以变得非常简单”,当时自己总结过一篇传统视觉特征的博客视觉SLAM总结——视...
1.一种基于superpoint+superglue的点线融合特征匹配方法,其特征在于:包括以下步骤: 2.根据权利要求1所述的基于superpoint+superglue的点线融合特征匹配方法,其特征在于:步骤s1中,所述通过lsd线特征提取算法对图片中的线段进行描述得到特征线段,是将同一梯度中相近的像素点进行合并,具体包括以下步骤: 3.根据权利要求1所...
https://github.com/magicleap/SuperPointPretrainedNetwork SuperGlue的demo 源码网址: https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 学习教程 计算机视觉life经过周密准备,邀请了黄老师联合制作国内首个《快速上手SuperPoint、SuperGlue:理论与源码解析》教程。黄老师简介: 985硕士,研究方向是视觉SLAM算法及专用硬...
受到SuperGlue的启发,GlueStick [135]将点和线描述符合并到一个联合框架中,以进行联合匹配,并利用点对点关系连接来链接匹配图像中的线条。LightGlue [136]为了使SuperGlue在计算复杂性上更具适应性,提出了基于匹配难度动态改变网络深度和宽度的方法。它设计了一个轻量级的置信度分类器,以预测和优化状态分配。DenseGAP [...
有意思的是,还对比了SuperPoint和SuperGlue这个组合。 再来看看SfM测试结果,实验方法是,首先对数据集进行穷举图像匹配,然后进行最近邻匹配,最后执行ColMap,对比匹配图像的数量、稀疏点、图像中的总观测值、平均轨迹长度和平均重投影误差。这个结果说明优化后的特征点,可以找到更多的匹配关系来重建3D点。 消融实验是针对...
熟悉SuperPoint的同学应该注意到了,Daniel在CVPR 2018公开的实现中nms在特征点提取之后,而Sarlin于CVPR 2020年公开SuperGlue的同时对SuperPoint进行了重构,后者在score上进行nms,这两种实现上存在一些差异。 下面给出的是Daniel在CVPR 2018开源的SuperPoint推理代码节选。
神经网络辐射场NeRF,如何重塑SLAM? 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...
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。
我最近在做这个工作,请问你后续还有在研究这项工作吗,想和你讨论一下
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 一种基于深度学习的单目视觉SLAM定位方法 本发明公开了一种基于深度学习的单...