Matcher:给定两个图片的多个描述子,用一个匹配模块找到两批描述子之间的对应关系 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...
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...
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),作者对其SuperGlue网络进行了重新训练调整参数。 6...
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 [...
甚至在室内实验超越了ALIKE。有意思的是，还对比了SuperPoint和SuperGlue这个组合。
main 3rdparty config convert2onnx convert_superglue_to_onnx.py convert_superpoint_to_onnx.py superglue.py superpoint.py image include src weights .gitignore CMakeLists.txt LICENSE README.md inference_image.cpp inference_sequence.cpp Breadcrumbs ...
17讲全部上线!全网首个详解深度学习特征开源算法SuperPoint和SuperGlue(附交流群) 0. 这篇文章干了啥? 不同场景视角下的特征点检测和描述是许多多视图问题的第一步,包括SfM(Structure-from-Motion)、视觉SLAM或视觉地点识别。基于学习的模型中的大多数可以在任何单视图数据集上以自监督方式进行微调。这是通过将不同的...
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 ...
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks (CVPR 2020, Oral) - SuperGluePretrainedNetwork/models/superpoint.py at master · magicleap/SuperGluePretrainedNetwork
所需:50积分/C币 同济大学电子信息工程学院毕业设计 使用superpoint+superglue的三维重建 <项目介绍> 同济大学电子信息工程学院毕业设计 使用superpoint+superglue的三维重建 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心...