Correspondence Matching

最新推荐文章于 2024-07-31 00:22:49 发布
最新推荐文章于 2024-07-31 00:22:49 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
分类专栏： Computer Vision
本文主要介绍了匹配算法中的基于相关性的算法，包括SSD与Cfg之间的关系解析及如何通过归一化互相关(NCC)来处理强度变化等问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 简介




2. 匹配算法


2.1 基于相关性的算法





2.1.1 SSD与Cfg的关系



2.1.2 处理强度变化 (NCC)

NCC: Normalized Cross Correlation



















【ICCV2021】COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images
Prettybritany的博客
02-03 1201
主要工作：该论文提出了一种基于深度神经网络的图像对应框架，可以在给定两幅图像和一幅图像中的查询点的情况下，在另一幅图像中找到其对应点。该方法可以选择只查询感兴趣的点并检索稀疏对应关系，或者查询图像中的所有点并获得密集映射。在推理阶段，通过逐步缩小区域的方式，应用对应网络，形成一种多尺度管线，能够提供高度精确的对应关系。背景：在计算机视觉领域，寻找图像间的对应关系是一个重要且具有挑战性的问题，涉及到多种应用，包括立体视觉和光流估计。
立体匹配：《A Deep Visual Correspondence Embedding Model for Stereo Matching Costs》
m0_43445292的博客
08-22 596
基于立体匹配代价的嵌入式深度视觉匹配模型 百度深度学习研究院 可以通过下面链接获取原论文： A Deep Visual Correspondence Embedding Model for Stereo Matching Costs 这是一个基于图像块匹配的CNN架构，在同类算法中表现优异。 提出的像素不相似度测量方法效果优于传统匹配代价计算方法。 在基于KITTI数据集的two-frame算法...
Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search.pdf
12-04
Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search.pdf
Direct Shot Correspondence Matching
weixin_30325071的博客
11-20 249
一篇BMVC18的论文，关于semantic keypoints matching、dense matching的工作，感觉比纯patch matching有意思，记录一下。 1. 摘要 　　提出一种针对correspondence matching的直接解决方案。没有采用一贯的基于正负样本对（一般需要困难负样本挖掘）的解决方案，本文提出了一种相似性热图生成器（similarity heatm...
《Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search》
正在挣扎中的人
07-23 409
算法简介 这篇文章提出了自适应权值（ASW）的立体匹配方法，基于颜色相似度和空间相似度的来对窗口内的每个像素赋予权值，然后基于TAD计算代价并代价聚合，结果显示，精度吊打自适应窗口和多窗口的方法。从他发表在CVPR和TPAMI上面就可以看到，这篇文章的历史地位。但是一位大佬的验证，这种自适应权值的方法，其实精度并不高，还比不过NCC的方法，所以我也不再去挖掘这篇文章了。而且原文需要1分钟才能获得一张视差图，完全没有办法进行实时获取视差图和深度图。 ...
Dense Semantic Correspondence
weixin_30433075的博客
09-27 433
方法名称 度量相似性的方法 相似性的层面 针对问题 Canonical correspondence (dis-)similarity metrics raw pixel intensities the same underlying scene,brightness constancy assump...
Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search（TPAMI）2006年的中文翻译
06-05
Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search（TPAMI）2006年的中文翻译
Correspondence matching using kernel principal components analysis and label consistency constraints
03-21
### 使用核主成分分析与标签一致性约束进行对应匹配 #### 概述 本文探讨了针对点模式匹配问题的谱方法，并提出了两个主要贡献。首先，文章研究了刚性点集对齐的问题，展示了如何有效地利用核主成分分析（Kernel PCA...
ROML_Code_Data.rar_E1H_ROML code_correspondence_feature matching
07-14
Kui Jia 在2016年发表在 International Journal of Computer Vision (IJCV) 计算机视觉顶级期刊上的文章《ROML: A Robust Feature Correspondence Approach for Matching Objects in A Set of Images》 的代码。
A quadratic programming based cluster correspondence projection algorithm for fast point matching
02-21
A quadratic programming based cluster correspondence projection algorithm for fast point matching
Adaptive Support Weight Approach for Correspondence Search
luckyboy101的专栏
05-30 1284
这篇论文对立体匹配算法做了非常大的改进，与传统的立体匹配算法不同，这个算法对每个窗口中的像素点，根据与需要匹配的像素点的距离和灰度值加以权值，使匹配更精确。   创新：原创代码，通过自己编程实现深刻理解立体匹配算法，也对立体匹配算放中的一些问题有深刻的体会。 困难：进入计算机视觉的第一篇论文实现，从完全没有概念到最后得到满意的结果
Improving Image-Based Localization by Active Correspondence Search 论文方法总结
weixin_42326336的博客
10-14 815
Improving Image-Based Localization by Active Correspondence Search 论文摘要 T.Sattler发表于2012年ECCV的论文，继续跟随大神的脚步慢慢熟悉visual localization的相关知识及方法细节，本文中Sattler继续了他上一篇论文中研究的直接2D-3D的匹配方法，主要目的是进一步降低直接匹配导致的计算量过大的文...
Correspondence Problem
GarfieldEr007的专栏
01-07 2306
Correspondence Problem Searching for correspondences is a fundamental task in computer vision. The goal is to find corresponding parts (patches) of a scene in two or more images. Finding the corr
Approximate Cross Channel Color Mapping from Sparse Color Correspondences颜色映射
tony365的博客
03-16 199
本文将颜色映射分为两个步骤：第一，非线性各通道映射，比如gamma；第二，线性跨通道映射, 比ccm。此外，该方法从稀疏匹配中估计模型，并且不需要密集的几何对应，并显示出良好的性能。本文提出了一种颜色映射方法，它可以补偿具有共同语义内容的图像之间的颜色差异，例如从不同视点拍摄的场景的多个视图。2）各通道非线性拟合（利用HMM方法得到一个lut 或者 拟合一个方程，应该差不多）颜色映射模型可以通过 点的匹配 作为前提。
立体匹配之（三）： A Deep Visual Correspondence Embedding Model for Stereo Matching Costs
大青上的博客
12-17 3045
摘要 也是基于patches的匹配 加入亮度信息 最后基于全局优化 可惜没有公开代码，也没在排行榜上显示。 1 IntroductionThis deep embedding model leverages appearance data to learn visual dissimilarity between image patches, by explicitly mapping raw i
【论文笔记】GLOMAP:Global Structure-from-Motion Revisited
m9_743106469350的博客
07-31 3084
从图像中恢复 3D 结构和相机运动一直是计算机视觉研究的长期焦点，被称为运动结构 （SfM）。这个问题的解决方案分为渐进式和全局式两种。到目前为止，最受欢迎的系统由于其卓越的准确性和鲁棒性而遵循增量范式，而全局方法的可扩展性和效率大大提高。在这项工作中，我们重新审视了全局 SfM 的问题，并提出 GLOMAP 作为一种新的通用系统，其性能优于全球 SfM 的最新技术。在准确性和稳健性方面，我们实现的结果与COLMAP（使用最广泛的增量SfM）相当或更胜一筹，同时速度快几个数量级。
【cartographer】（一）占据栅格地图更新策略
陋室逢雨
04-05 2857
cartographer中的栅格地图中每个栅格存储的是这个格子的空闲概率，这样scan match就能很方便地转换成了最小二乘问题 1. Probability、Odds、CorrespondenceCost、Value的区别 Probability：占据概率 Odds：p/(1-p)，见上 CorrespondenceCost：空闲概率 Value：将浮点空闲概率映射到[1-32767]的整型value 2. 预计算hit_table和miss_table 这两个table存的都是Value（.
[论文阅读]Structure-from-Motion Revisited
qq_41265365的博客
04-30 1795
文章的主要贡献 提出了一个“近乎理想”的incremental SfM并开源了代码COLMAP ①**几何验证策略**提高场景质量，增强初始化和三角化的鲁棒性 3.1； ②关于最好的**第二帧选择策略**提高重构的鲁棒性和准确性 3.2； 🌂**三角化方法**在降低计算量的情况下恢复更完整的场景结构 3.3； ④**迭代BA+重三角化+离群点过滤**减小偏移的影响 3.4； ⑤**更高效的BA** 3.5；......
structure-from-motion revisited论文笔记
u012370185的博客
12-17 4259
1. Introduction 提出一种新的SFM技术 SFM主要分为三类:增量式(most popular)\分层式\全局式; 但是目前在鲁棒性\精确度\完整性\扩展性方面还需要提高 2. Review of Structure-from-Motion 2.1 Correspondence Search---对应搜索        （1）特征提取：SIFT        （2）特征...
ImageMatching数据
最新发布
03-17
### 关于 Image Matching 的数据集和资源 #### 数据集概述 对于图像匹配任务，存在多个公开可用的数据集，这些数据集提供了丰富的场景用于模型训练和评估。例如，在命令 `ln -s ImageMatch_dataset/data/descriptors descriptors` 中提到的路径可能指向一个本地存储的描述符文件夹[^1]。 ScanNet 是一种广泛使用的室内两视角匹配数据集，它由 1613 个序列组成，每个序列都包含了 RGB 图像、深度地图以及相机的姿态信息。该数据集的特点在于其展示了较大的视图变化和重复或无纹理的图案[^3]。这使得 ScanNet 成为测试算法鲁棒性和泛化能力的理想平台。 另外，《COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images》这篇论文也提到了一些重要的实验细节，比如遵循 SuperGlue 和 LoFTR 的相同训练与测试协议来确保对比的一致性[^2]。 以下是几个常用的图像匹配数据集： - **HPatches**: 提供了不同光照条件下的多视角图像对集合。 - **MegaDepth**: 跨尺度的大规模室外场景数据集，适合处理大范围几何变换的任务。 - **ScanNet (已提及)**: 主要针对室内的复杂环境设计而成。 - **YFCC100M**: 包含超过一亿张图片及其元数据，可用于构建自定义子集来进行特定研究方向上的探索。 #### 示例代码片段 下面是一个简单的 Python 脚本示例，展示如何加载并预览 MegaDepth 数据集中的一部分内容: ```python import os from PIL import Image def load_megadepth_images(base_dir, pair_id): img_paths = [ f"{base_dir}/pairs/{pair_id}_im1.jpg", f"{base_dir}/pairs/{pair_id}_im2.jpg" ] images = [] for path in img_paths: if not os.path.exists(path): raise FileNotFoundError(f"The file {path} does not exist.") image = Image.open(path).convert('RGB') images.append(image) return images if __name__ == "__main__": base_directory = "/path/to/megadepth/" sample_pair = "example_pair_0001" try: imgs = load_megadepth_images(base_directory, sample_pair) print("Successfully loaded the following images:") for i, im in enumerate(imgs): print(f"Image {i}: Size={im.size}") except Exception as e: print(e) ``` #### 注意事项 当使用上述任何数据集时，请务必查阅官方文档以了解许可条款和其他重要说明。此外，考虑到某些大型数据集可能会占用大量磁盘空间，建议提前规划好存储方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值