【成长day】SuperPoint&SuperGlue(01): Superpoint论文算法学习与对应源码解析 lonely-stone 2 人赞同了该文章 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。但是...
平均而言,SuperPoint与SuperGlue的组合达到了最高的MR(匹配率)44.4%,而LoFTR达到了最高的AP(平均精度)93.2%,这表明最高的AP并不一定会导致更高的MR。在计算机视觉领域,重排序方法主要关注于评估重排序性能对AP(AUC)的影响,但这远远不能为几何验证提供参考。尽管没有一种方法在所有不同挑战性条件下都始终在基准测...
SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享, 视频播放量 5742、弹幕量 0、点赞数 112、投硬币枚数 70、收藏人数 277、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:机器学习核心概念中英文对
肖恩AI实战派 激光惯性SLAM学习经验分享(附论文详细解读!) 计算机视觉life 17520 尝试从应用层开发者的角度讲讲为什么 DeepSeek r1 加 Gemini 2.0 Pro 组合起来是最好的模型 ErlichLiu 59191 20:26 【直播回放】多目标追踪和跨镜头追踪的介绍、困境、策略、展望 ...
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。
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 ...
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...
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摘要:优图团队也是对SuperPoint+SuperGlue做了修改。具体地,待匹配图像对经过一系列的仿射变换(增强特征点旋转不变性)以及前/背景分割后喂给SuperPoint提取特征点以及描述子(通过一个自动编码器将描述子降维到128维);随后是特征匹配,此处还是利用了SuperGlue(为了适配SuperGlue的输入,解码器还需将128维的特征解码到256维...
摘要:优图团队也是对SuperPoint+SuperGlue做了修改。具体地,待匹配图像对经过一系列的仿射变换(增强特征点旋转不变性)以及前/背景分割后喂给SuperPoint提取特征点以及描述子(通过一个自动编码器将描述子降维到128维);随后是特征匹配,此处还是利用了SuperGlue(为了适...