发现个挺好的数据集，Hpatches太小用来当数据集不合适，Mega太大了又包含很多低质量的照片不太好。从ASLFeat论文看到个他们做的GL3D下载下来感觉不错。
发简信
IP属地：辽宁
-
[论文解读]D2-Net: A Trainable CNN for Joint Description and Detection of Local Features以前好久的论文，这几天整理资料也翻出来了。应该是CVPR19的论文，讲的是同时做出来det和des。特征点定位精度不高，速度也很慢，不过对光照等鲁棒性非常高，如下图所示。 但...
-
[论文解读]R2D2: Reliable and Repeatable Detector and DescriptorNeurIPS 2019代码地址会议视频 abstract 仅仅学习可重复并显著的特征点不够，显著的区域并不一定是有区分性的，因此这样可能损害描述子性能。因此，文中认为描述子...
-
[论文解读]SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural NetworksSuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks个人感受：这个是继SuperPoint 后该组又...
-
[论文解读]ASLFeat: Learning Local Features of Accurate Shape and Localization先总结一下： 这个文章是对D2Net的更进一步，主要解决了D2Net的痛点——keypoint太不准了。我实际用D2Net进行三维重建就感受到，D2Net并不是高精度的像素级...
-
LibTorch使用 C++部署
pytorch的c++版本越来越好用了，我是从1.0版本用到1.3.1版本的，在开始时候很多pytorch的代码用JIT script会出错，然后就是很漫长的Debug，而且...
-
ORB-SLAM2代码笔记（二）：Frame
Frame 成员变量： ORB特征字典——用于重定位 ORB特征提取句柄 时间戳 相机内参 去畸变参数 判断远近点深度阈值、相机基线长度 左右图像特征点 词袋模型参数，用于跟...
-
Introduction1.CNN Locale keypoint2.Light CNN general design3.Scale Var Light CNN design 1. CNN Loca...
-
-
ORB、RFNET等特征点分析回顾了一下比赛的问题我们这个slam针对的场景是什么？这个需要分析下优缺点。 直觉： 1、ORB更稳定，rfnet更准确。 可能原因： orbslam对于orb特征点选择问题...
-
-
ORBSLAM问题分析ORB-SLAM Existing Problems (1) FAST feature points detection using the gray threshold t...
-
深度特征点法SLAM进展需求： 完整的SLAM框架 精度起码是主流水平上 深度学习要能实时 分析： 目前特征点法SLAM开源框架就是ORBSLAM了。基本上没得挑，PTAM太老更麻烦，自己写精度上比...
-
第六届智慧城市比赛--全景图定位一、比赛任务简要介绍 任务要求： 基于全景图像的室内外定位，即利用全景图像中特征点的位置关系来确定全景相机拍摄的坐标。简单说就是每个场景他都给一组图片（用Insta360 P...
-
[论文解读]ContextDesc: Local Descriptor Augmentation with Cross-Modality Context这个网络听复杂的，主要有三个块组成 3.2. Geometric context encoder 几何背景编码 Input: K个无序的特征点坐标 Output: 128维的...
-
使用LF-Net进行三维重建LF-Net就是"LF-Net: Learning Local Features from Images"一种端到端的深度学习局部特征子．基于OpenMVG稍微对特征提取部分...
-
OpenMVG使用-TUM数据集测试先放总结：调试起来比OpenSFM强太多了，而且具有globalSFM选项，不用通过调整ＢＡ间隔来间接做．．．．．． 看来还得用老牌的．．．．．． Pose好太多了，起码不用...
-
OpenSFM使用--TUM数据集测试首先试试这些参数： 主要思路是不希望用局部的BA优化而是用一次全局的BA之前尝试局部做效果比较差运行下流程看看结果： 实验结果比较垃圾．．．．．． 再试一下参数： 上次有可能...