superpoint SuperPoint是一个用于计算图像中特征点及其对应描述子的深度学习模型。它主要由两个部分组成: 1.关键点检测(Key Point Detection):SuperPoint能够在图像中检测出具有显著性的关键点,通常是一些局部特征点,例如角点、边缘等。这些关键点通常被用于图像匹配、目标跟踪等计算机视觉任务。 2.描述子生成(Descriptor ...
SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享, 视频播放量 5628、弹幕量 0、点赞数 111、投硬币枚数 70、收藏人数 274、转发人数 34, 视频作者 计算机视觉life, 作者简介 聚焦机器人定位建图、三维视觉AI。学习官网 cvlife.net,相关视频:北理工小姐姐视觉SLAM学习
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…
综上:SuperPoint = MagicPoint+Homographic Adaptation 算法优劣对比 基于图像块的算法导致特征点位置精度不够准确; 特征点与描述子分开进行训练导致运算资源的浪费,网络不够精简,实时性不足;或者仅仅训练特征点或者描述子的一种,不能用同一个网络进行联合训练; 网络结构 上图可见特征点检测器以及描述子网络共享一个...
superpoint解析 SuperPoint是一个基于自监督学习的特征点提取算法。它通过在训练过程中利用输入图像之间的对应关系,学习从输入图像中提取稳定、可重复的特征点。 SuperPoint算法的核心思想是利用图像之间的相似性来学习特征点。在训练过程中,SuperPoint算法会为每对输入图像计算它们之间的相似性度量,然后使用这些度量信息来...
superpoint总结 大作业 SuperPoint是一种基于卷积神经网络的图像特征点检测算法。它通过学习特征点的描述子和关键点来在图像中定位和描述物体。以下是SuperPoint的几个主要特点和总结: 1. 网络结构:SuperPoint使用了一种深度卷积神经网络结构,它包含了若干个卷积层和池化层,以及全连接层。这个网络结构能够有效地提取图像的...
Superpoint是2018年的、基于CNN的、自监督的、用于同时提取图像关键点和描述子的网络模型。 基本思想是,首先将图像输入到普通Encoder(例如VGG)中提取基础特征,然后在输出特征图后接2个分支,分别用来提取关键点和描述子。其中,用于提取关键点的分支是把图像转换成H/8*W/8*65的tensor(可以理解为每个cell对应8*8的区...
全网首个详解深度学习特征提取匹配开源算法SuperPoint和SuperGlue(附交流群) 点击“计算机视觉life”,选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 SuperPoint是AR公司——magicleap的工作, SuperGlue是magicleap和苏黎世联邦理工学院(ETH)一起合作的,在2020年附近,SuperPoint+SuperGlue在特征点提取和匹配上有很好的效果,可以达到...
SuperPoint Architecture 设计了一个名为SuperPoint的全卷积神经网络架构,在全尺寸图像上操作,并在一个前向传递中产生伴随固定长度描述子的兴趣点检测结果(个人理解:特征点检测和描述子生成是同时进行的)(图3)。该模型具有一个共享的编码器,用于处理和降低输入的维度。在编码器之后,架构分为两个“头部”解码器,分别学...
superpoint 描述子广泛应用于三维视觉领域,如点云配准、目标检测和语义分割等任务。 superpoint 描述子的主要特点包括: 1.局部性和不变性:superpoint 描述子关注点云数据中的局部特征,同时具有较好的尺度、旋转和遮挡不变性。 2.参数化:superpoint 描述子采用参数化的方法,学习一组基函数来表示点云数据,从而降低计算...