superpoint专题
superpoint在vlam应用的设计思路
vslam是在跟踪一般跑20hz，只需要提点，不需要描述子。但是在后端回环时，一般跑5hz，这时候需要更多的点和描述子。而superpoint模型是一下子把特征点和描述子都提取出来的，为了节约资源，只让模型跑一次，进行如下设计。 由于提点的时候，我们已经知道这一帧是不是要发布给后端的，所以如果这帧是发布给后端的，就把superpoint提取的结果(score和des)和对应的时间戳保存到buff
使用自己训练的superpoint与superglue模型进行图像配准
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
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 --- #
特征提取匹配方案不止SuperPoint
局部特征匹配在计算机视觉领域广泛应用，涵盖图像检索、3D重建和目标识别等领域。然而，由于视点和光照变化等因素，改进匹配的准确性和鲁棒性仍然面临挑战。近年来，深度学习模型的引入引发了对局部特征匹配技术的广泛探索。这些方法根据存在检测器的情况分为两个关键部分。基于检测器的类别包括Detect-then-Describe、Joint Detection and Description、D
《SuperPoint:Self-Supervised Interest Point Detection and Description》笔记
文章目录 《SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description》笔记文章解决了什么问题用了什么方法效果如何结论存在什么不足Future Work细节过程构建合成数据集训练MagicPointMagicPoint + Homographic Adaption生成pseudo ground truth选择Hom
Superpoint Transformer for 3D Scene Instance Segmentation
Abstract 现有的大多数方法通过扩展用于3D物体检测或3D语义分割的模型来实现3D实例分割。然而，这些非直接的方法存在两个缺点：1) 不精确的边界框或不令人满意的语义预测限制了整体3D实例分割框架的性能。2) 现有方法需要一个耗时的中间聚合步骤。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Superpoint Transformer的全新端到端3D实例分割方法，命名为SPFormer。它将点云中的
CVPR 2021 | 图像匹配挑战赛总结 (SuperPoint + SuperGlue 缝缝补补还能再战一年)
https://cloud.tencent.com/developer/article/1855000
使用pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集
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
【 SuperPoint 】图像特征提取上的对比实验
1. SIFT，SuperPoint 都具有提取图片特征点，并且输出特征描述子的特性，本篇文章从特征点的提取数量，特征点的正确匹配数量来探索一下二者的优劣。 SuperPoint提取到的特征点数量要少一些，可以理解，我想原因大概是SuperPoint训练使用的是合成数据集，含有很多形状，并且只标出了线段的一些拐点，而sift对图像的像素值变化敏感。 在特征点匹配上，感觉不出有什么明显的差异，
基于SuperPoint与SuperGlue实现图像配准
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
SuperPoint：Self-Supervised Interest Point Detection and Description 论文阅读
SuperPoint：Self-Supervised Interest Point Detection and Description 论文阅读 简介 监督学习从图像中提取点的方法被广泛研究 物体检测人体关节位置检测等等 特征点的语义信息不明确，难以进行人工标注，如何进行网络训练？ 文中的思路为 自动标注得到伪真实值 生成特征点位置无歧义的虚拟数据集训练得到特征提取网络MagicPoi