在计算机视觉领域，特征点匹配是一个基础而关键的任务，广泛应用于图像拼接、三维重建、目标跟踪等方向。传统的特征点匹配方法通常基于相同尺度下提取的特征进行匹配，然而在实际场景中，由于成像距离、分辨率等因素的差异，待匹配图像间存在显著的尺度变化，直接利用原始尺度的特征难以获得理想的匹配效果。为了克服这一难题，构建图像金字塔并在不同层级进行特征提取和匹配成为一种行之有效的策略。本文将给出如

https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 虽然可以运行但相机不显示图像： 资源管理器搜camera，找到占用的进程，关掉再运行即可// ID就是编号，第一个就是 0

基于官方团队发布的预训练模型，使用SuperPoint与SuperGlue实现图像配准，可以参考https://blog.csdn.net/a486259/article/details/129093084 基于官方团队发布的代码训练自己的模型，可以参考https://blog.csdn.net/a486259/article/details/135425673进行实现，训练出的模型不能直接参考

SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享 2024年01月03日 10:38186浏览 · 3喜欢 · 0评论 视频地址： SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享      好想   特征点匹配，为了计算位姿 特征点：关键点+描述子（坐标，描述周围信息的特征向量） 用神经网络，对特征子学习，比手工提取更好 --- #

https://cloud.tencent.com/developer/article/1855000

superpoint与superglue的组合可以实现基于深度学习的图像配准，官方发布的superpoint与superglue模型均基于coco数据训练，与业务中的实际数据或许存在差距，为此实现基于开源的pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集。然而，在训练pytorch-superpoint有诸多细节需要优化，特此整理成技术文档。本文档描

基于SuperPoint与SuperGlue实现图像配准，项目地址https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork，使用到了特殊算子grid_sample，在转onnx时要求opset_version为16及以上（即pytorch版本为1.9以上）。SuperPoint模型用于提取图像的特征点和特征点描述符（在进行图像配准时需要运行两个

SuperGlue：使用图神经网络学习特征匹配 摘要 本文介绍了 SuperGlue，一种神经网络，通过联合寻找对应关系并拒绝不可匹配的点来匹配两组局部特征。分配是通过求解一个可微的最优值来估计的运输问题，其成本由图形预测 神经网络。我们引入了灵活的上下文聚合基于注意力的机制，使 SuperGlue 能够推理底层 3D 场景和特征分配共同。与传统的、手工设计的启发式方法相比，我们的技术通过端

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 论文解析 简介 出发点 快速最临近邻搜索（FLANN）算法常常被用于匹配得到最近邻特征点，从而得到图片A和图片B中的特征点的匹配对。但是本文认为，特征点的提取与描述采用复杂的深度学习算法后不再是限制因素，而Naive的匹配方法才是限制其性能的关键点。因此本文在Sup