【ICCV2023】LightGlue:Local Feature Matching at Light Speed

最新推荐文章于 2025-11-20 09:22:01 发布
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#算法 #计算机视觉 #图像处理 #python

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深度学习论文: LightGlue: Local Feature Matching at Light Speed
mingo_敏
05-09 1496
LightGlue通过自适应地应对不同难度的图像对来改进视觉匹配，包括视觉重叠程度、外观变化和辨别信息量。对于易于匹配的图像对，其推理速度更快，类似于人类处理视觉信息的方式。它通过在每个计算块后预测对应关系、让模型自我评估是否需要进一步计算，并在早期阶段丢弃不可匹配的点来优化性能。在如SLAM等典型操作条件下，LightGlue在保持性能的同时带来了显著改进，通过动态调整网络大小而非减少其整体容量。
计算机视觉论文总结系列（一）：目标检测篇
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-23 8847
本系列主要面向计算机视觉目标检测、图像分割及OCR等领域，每篇将对该领域论文等方面展开介绍，本篇主要介绍目标检测领域历年论文，希望大家能够多多交流如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除
如何用LightGlue实现超快速图像特征匹配？2023 ICCV论文同款工具全攻略
gitblog_00626的博客
10-26 373
LightGlue是一款源自2023 ICCV论文的**深度学习图像特征匹配工具**，它能以闪电般的速度实现高精度的本地特征匹配，完美平衡效率与准确性，让计算机视觉任务处理更简单高效。 ## ???? LightGlue核心优势与应用场景 LightGlue作为新一代特征匹配工具，凭借其独特的算法设计，在保持高精度的同时，实现了**超快的推理速度**。无论是在学术研究中的图像拼接、三维重建，还是工...
LightGlue: Local Feature Matching at Light Speed
胭脂草的ABC博客
01-19 2057
1）与先前的方法不同，LightGlue对每个图像对的难度是自适应的，这取决于视觉重叠的程度、外观变化或辨别信息的量。输出的一组对应关系为： M={(i,j)}⊂A×B 从公式中不难看出，执行了一次笛卡尔积，每一对点都计算了一次，由于遮挡或非重复性，一些关键点是不可匹配的，如何表示上述对应关系的结果呢？这导致了两个冲突的目标，即。换句话说，当点 i 和点 j 都被判定为可匹配点，并且它们之间的相似度高于阈值 τ，同时也高于两个图像中所有其他点之间的相似度时，我们认为点对 (i, j) 是对应关系。
LightGlue：10分钟上手图像特征匹配神器
最新发布
gitblog_00466的博客
11-20 875
LightGlue是一个革命性的深度学习模型，能够在极短时间内完成图像特征匹配任务。无论你是计算机视觉新手还是资深开发者，都能在10分钟内体验其强大功能。 ## 项目亮点速览 ### 闪电般匹配速度 LightGlue采用自适应机制，在处理简单图像对时保持高速，遇到复杂场景时自动调整计算复杂度。相比传统方案，速度提升4-10倍！ ### 智能自适应调整 模型能够根据图像对难度动态调整： -
LightGlue: Local Feature Matching at Light Speed【文献阅读】
陈嘿萌的博客
07-07 2023
提出的LightGlue是一个深度神经网络用于学习图像间的局部特征匹配。我们回顾了SuperGlue的多种设计结构，它是稀疏匹配的sota模型，进行了简单以及高效的改进。让LightGlue变得更加的高效，在空间存储以及计算速度上，让模型能够更加精准，更容易训练。关键的是LightGlue模型能够自适应问题的难度，当视觉大面积重叠或者有限的外观差异时，推理可以更快而且更容易去匹配。具有令人期待的前景用于延迟敏感的深度匹配的3D重建中。代码和训练的模型已开源。
SuperGlue作者重磅新作！ | LightGlue：又快又准的特征匹配方法
专注计算机视觉全栈知识分享
07-09 1万+
本论文介绍了LightGlue，这是一个经过训练的深度神经网络，用于在图像之间匹配稀疏的局部特征。借鉴了SuperGlue的成功，论文将注意力机制的能力与匹配问题的见解以及Transformer的最新创新相结合。论文赋予这个模型自省其预测的置信度的能力。这产生了一种优雅的方案，根据每对图像的难度自适应计算量。模型的深度和宽度都是自适应的：1）如果所有预测都已准备好，推理可以在较早的层停止；2）被认为不可匹配的点从进一步的步骤中提前丢弃。
ICCV2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-18 7457
1. Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence Abstract: Estimating the 6-DoF pose of a camera from a single image relative to a pre-computed 3D p...
历年计算机科学领域中各大顶会的获奖文章 ICCV、AAAI、CVPR...
ghw15221836342的博客
01-12 5355
Original address: https://jeffhuang.com/best_paper_awards.html By Conference:   AAAI   ACL   CHI   CIKM   CVPR   FOCS   FSE   ICCV   ICML   ICSE   IJCAI   INFOCOM   KDD   MOBICOM   NSDI   OSDI   PLDI...
LightGlue 训练代码开源！
3D视觉工坊
10-07 2554
来源：计算机视觉SLAM国庆节最后一天，被鸽了近3个月，LightGlue 训练代码终于开源了！小伙伴们速速围观！代码：https://github.com/cvg/glue-factory另外，一同开源的还有 Gluestick 训练代码，所以这个仓库的名字叫 “glue-factory”。—END—高效学习3D视觉三部曲第一步 加入行业交流群，保持技术的先进性目前工坊已经建立了3D视觉方向多个...
局部特征匹配Local_Feature_Matching配套素材资源和代码
11-23
计算机视觉项目实战（二）、局部特征匹配Local_Feature_Matching配套素材资源和代码，项目详解见本人博客https://blog.youkuaiyun.com/Accelerato/article/details/105577679
探索LightGlue：轻量级神经网络框架的新星
gitblog_00025的博客
03-22 1180
探索LightGlue：轻量级神经网络框架的新星 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LightGlue 项目简介 是一个专注于效率和灵活性的深度学习框架，由CVDGroup开发并维护。它旨在为研究人员和工程师提供一个简洁、易用且高性能的工具，用于构建和优化复杂的神经网络模型。如果你正在寻找一种可以快速实验、易于理解且能够充分利用硬件资源的框架，那么Lig...
【视觉算法—关键点匹配】LightGlue：以光速进行局部特征匹配
明月下
09-20 1389
LightGlue关键点匹配
经典文献阅读之--LightGlue(深度匹配器)
热门推荐
lovely_yoshino的博客
08-17 1万+
在预测头方面，SuperGlue通过使用Sinkhorn算法解决可微最优传输问题来预测匹配，包括行和列归一化的多次迭代，这在计算和内存方面都很昂贵，SuperGlue还添加了一个dustbin来拒绝无法匹配的点，作者发现dustbin纠缠了所有点的相似性得分，从而产生了次优的训练，而LightGlue将相似性和可匹配性解耦，这两个问题的预测效率要高得多，产生了更清洁的梯度。LightGlue由一堆L个相同的层组成，这些层共同处理一对图像，每一层都由自注意力单元和交叉注意力单元组成，它们更新每个点的表示。
计算机视觉作业（二）Local Feature Matching
sinat_41942180的博客
08-13 5377
一、实验原理 特征匹配是图像处理和计算机视觉的核心组成部分。在本次实验中，我们将创建一个局部特征匹配算法，并尝试匹配真实场景的多个视图。将实现一个简化版本的sift，用于解决局部特征匹配问题，使检测到的特征对遮挡和杂波具有鲁棒性。由于特性是本地的，可以在一张图像中生成数百或数千个特性，同时能够实现实时性能。我们使用Harris角点检测器和sift特征描述符来生成关键点,同时也使用了自适应非最大抑制来获得图像上的均匀分布的角。 二、实验目的 本实验要求实现图像的特征匹配，对于给定的两幅图像，均使用Har
LightGlue论文翻译
schFallingCloud
07-29 3856
LightGlue论文翻译
特征匹配【3】：【LightGlue】Local Feature Matching at Light Speed
qq_42675275的博客
07-23 521
SuperGlue用绝对位置编码的方式，并且只在第一层将位置编码与视觉编码融合，但经过多次的特征聚合操作，模型更倾向于学习几何结构关系（视觉），很难在最后的特征中保留空间信息。，将注意力的内积计算用相对位置关系重新建模，这种位置编码的方式让注意力计算不仅依赖于视觉特征还依赖它们的相对位置，SuperGlue基于全量的特征点叠加多层注意力结构的方式，需要耗费大量计算资源，处理的效率也比较低。独立的结构，与主体网络结构分开训练，用于动态评估匹配点对的置信度，用来。会议：ICCV 2023。
LightGlue: 高效本地特征匹配工具
gitblog_07919的博客
09-13 1071
**LightGlue** 是一个用于图像间稀疏本地特征匹配的深度神经网络项目。该项目由Philipp Lindenberger、Paul-Edouard Sarlin和Marc Pollefeys在ICCV 2023上发布。LightGlue的主要编程语言是Python，它利用了PyTorch框架进行深度学习模型的构建和推理。 ## 2. 项目核心功能 LightGlue的核心功能是通过深度...
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