SIFT)和最先进的基于学习的描述符(SuperPoint, ALIKE)，并在图像匹配、视觉定位和运动产生的结构任务上对...
在最后一轮单应性适应之后,将描述器头部添加到模型中,并在真实数据集上使用附加描述器损失项与整个模型一起进行联合训练,从而得到 SuperPoint 模型。 采用NeRF 训练数据方法时,使用了原始 SuperPoint 模型的相同架构。但是,修改了单应性适应过程以及描述器损失,以处理NeRF 训练数据和点重投影过程。 6. 实验结果 如表...
SuperPoint——兴趣点检测与描述自监督训练框架 Python开发-机器学习2019-08-11 上传大小:56.00MB 所需:44积分/C币 opencv-python-4.5.5.64.tar.gz 该资源为opencv-python-4.5.5.64.tar.gz,欢迎下载使用哦! 上传者:qq_41104871时间:2023-08-09 Python-pointcloudutils用于3D点云的常见任务的Python库 ...
SIFT)和最先进的基于学习的描述符(SuperPoint, ALIKE)，并在图像匹配、视觉定位和运动产生的结构任务上对...
SuperPoint-PrP SuperPoint 是一个经过多阶段训练的自监督方法。首先,通过完全监督的方式在一个包含简单几何形状的合成数据集上训练一个具有检测头的编码器以检测角点。预训练的检测器 MagicPoint 被用来在真实数据集(例如 MS-COCO)上使用一种称为单应性适应的过程生成伪地面真实兴趣点。这涉及生成训练图像的多个单应...
SuperPoint-PrP SuperPoint 是一个经过多阶段训练的自监督方法。首先,通过完全监督的方式在一个包含简单几何形状的合成数据集上训练一个具有检测头的编码器以检测角点。预训练的检测器 MagicPoint 被用来在真实数据集(例如 MS-COCO)上使用一种称为单应性适应的过程生成伪地面真实兴趣点。这涉及生成训练图像的多个单应...
github有公开的代码，superpoint是一个半监督的训练过程，可以不需要标注数据。我训练了一下，感觉还不如...
在训练过程中不需要深度测量。MicKey隐式地学习关键点的正确深度，并且仅对实际找到且准确的特征区域进行...
SuperPoint-PrP SuperPoint 是一个经过多阶段训练的自监督方法。首先,通过完全监督的方式在一个包含简单几何形状的合成数据集上训练一个具有检测头的编码器以检测角点。预训练的检测器 MagicPoint 被用来在真实数据集(例如 MS-COCO)上使用一种称为单应性适应的过程生成伪地面真实兴趣点。这涉及生成训练图像的多个单应...