https://github.com/AIDajiangtang/Superpoint-LightGlue-Image-Stiching 拼接 匹配 拼接 匹配
MaKeGNN[134]在稀疏注意GNN架构中引入了双边上下文感知和关键点辅助上下文聚合。 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...
MaKeGNN[134]在稀疏注意GNN架构中引入了双边上下文感知和关键点辅助上下文聚合。 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...
2. 论文信息 标题:FeatureBooster: Boosting Feature Descriptors with a Lightweight Neural Network 作者...
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 [137]设计了一种利用锚点作为稀疏但可靠的先验进行图结构的方法,通过有向边将这些信息传播到所有图像点。HTMatch [138]和Paraformer [...
LightGlue: Local Feature Matching at Light Speed (ICCV 2023) - History for lightglue/superpoint.py - Graffity-Technologies/LightGlue
opencvfeature-extractiondeeplearningfeature-matchingsuperpointlightglue UpdatedSep 6, 2023 C++ Gorilla-Lab-SCUT/SSTNet Star98 Instance Segmentation in 3D Scenes using Semantic Superpoint Tree Networks deep-learningpoint-cloud3dinstance-segmentationsuperpoint ...
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 [137]设计了一种利用锚点作为稀疏但可靠的先验进行图结构的方法,通过有向边将这些信息传播到所有图像点。HTMatch [138]和Paraformer [...
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 [137]设计了一种利用锚点作为稀疏但可靠的先验进行图结构的方法,通过有向边将这些信息传播到所有图像点。HTMatch [138]和Paraformer [...
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 [137]设计了一种利用锚点作为稀疏但可靠的先验进行图结构的方法,通过有向边将这些信息传播到所有图像点。HTMatch [138]和Paraformer [...