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。
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...
NeurIPS 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...
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks个人感受:这个是继SuperPoint 后该组又...
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...
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...
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...
1.CNN Locale keypoint2.Light CNN general design3.Scale Var Light CNN design 1. CNN Loca...
我把这十层(红框标出)拿出来展示下: 以及随后通过softargmax等操作得到的scale map展示: 如果把之前十张图片最高层拿出加上比例系数得到如下: 感觉他这种尺度...
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...
使用ORB特征点和LFNet、RFNet特征点直观感受就是深度特征点找到的更加有场景中结构的信息,不过这当然也有ORBSLAM算法中对ORB的各种筛选机制有关。下面第一张是O...
ORB-SLAM Existing Problems (1) FAST feature points detection using the gray threshold t...
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...
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...
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...
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...
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...
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...