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——视觉特征子综述,由于当...
Superglue是一种基于图神经网络的配对器,它可以将两张图像中的关键点进行匹配,并输出每个匹配对的置信度。这个置信度可以用于估计两张图像之间的相对姿态,从而实现图像的跟踪和重建。 Superglue的工作原理是通过一个图神经网络来学习特征匹配。该网络包含了一个特征提取层、一个可变形卷积层和一个匹配层。当输入两张...
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...
编码器解码器结构,好用 # SuperGlue ## self-cross attention ## 运输问题建模求解匹配问题 二范数:它表示为向量中各个元素的平方和的平方根。 注意这个矩阵不是对称的 假如求得的距离是所在行所在列的最小值,那么就认为这组点匹配,判定为1。否则为0。结果保存为P矩阵。 最终的目标是距离矩阵D和结果矩阵P相乘...
其中,SuperPoint则是提取local descriptors的经典深度学习算法,就经典程度而言可以说是深度学习版SIFT;SuperGlue则是基于图神经网络的描述子的匹配算法。 从命名看得出来,两个方法来自一个团队,只是一作换了人。 SuperPoint 输入:图像 输出:featuremap和heatmap,在heatmap上卡阈值或者取Top k就可以获取关键点及其对应的...
SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍 SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享#算法 #经验分享 - 计算机视觉life于20231221发布在抖音,已经收获了4.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Superglue、Superpoint C++ broad-sky 业精于勤,荒于嬉!行成于思,毁于随!41 人赞同了该文章 motivation(动机) 很早以前自从看了superglue、superpoint算法后,一直想把它们利用TensorRT进行加速实现一遍,由于平常太忙一直没有去做这个事情,不过利用周末的时间,终于把代码堆完了~ 关于SuperGlue里面的细节,可以参看上一篇...
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 ...
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,可以达到世界第一的水平。 我们之前相关介绍见 一种用于SLAM/SFM的深度学习特征点 SuperPoint ...
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...