D2-Net开源项目教程
d2-net 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d2/d2-net
1. 项目介绍
D2-Net是一个可训练的卷积神经网络(CNN),用于联合检测和描述局部特征。该项目基于论文"D2-Net: A Trainable CNN for Joint Detection and Description of Local Features",由Mihai Dusmanu等人于2019年发表在CVPR会议上。D2-Net在计算机视觉领域具有重要的应用价值,特别是在视觉定位和图像匹配等领域。
2. 项目快速启动
环境准备
首先,确保你的系统中已安装Python 3.6或更高版本。推荐使用Conda来管理环境:
conda create -n d2net python=3.6
conda activate d2net
然后,安装所需的依赖包:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
conda install h5py imageio imagesize matplotlib numpy scipy tqdm
下载模型
下载预训练模型:
mkdir models
wget https://dusmanu.com/files/d2-net/d2_ots.pth -O models/d2_ots.pth
wget https://dusmanu.com/files/d2-net/d2_tf.pth -O models/d2_tf.pth
wget https://dusmanu.com/files/d2-net/d2_tf_no_phototourism.pth -O models/d2_tf_no_phototourism.pth
特征提取
使用extract_features.py
脚本提取图像特征:
python extract_features.py --image_list_file images.txt
如果要提取多尺度特征,需要至少12GB的VRAM:
python extract_features.py --image_list_file images.txt --multiscale
使用kapture数据集
安装kapture:
pip install kapture
下载并提取kapture数据集特征:
kapture_download_dataset.py install "Extended-CMU-Seasons_slice22_*"
python extract_kapture.py --kapture-root pathto/yourkapturedataset (--multiscale)
3. 应用案例和最佳实践
视觉定位
D2-Net可以用于视觉定位任务。通过提取图像中的局部特征,并与预先构建的特征库进行匹配,可以实现图像的精确定位。
图像匹配
在图像匹配任务中,D2-Net提取的局部特征可以用于计算图像间的相似度,从而实现图像的匹配和拼接。
最佳实践
- 数据预处理:确保输入图像的质量,进行必要的预处理如去噪和增强。
- 模型选择:根据任务需求选择合适的预训练模型。
- 多尺度特征:对于复杂场景,使用多尺度特征可以提高特征的鲁棒性。
4. 典型生态项目
COLMAP
COLMAP是一个开源的3D重建和映射工具,可以与D2-Net结合使用,进行高精度的3D重建。
OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,D2-Net提取的特征可以与OpenCV中的匹配算法结合,实现实时的图像匹配和跟踪。
kapture
kapture是一个用于描述SFM和其他传感器数据的文件格式,D2-Net支持从kapture数据集中提取特征,方便数据的集成和使用。
通过以上教程,你可以快速上手D2-Net项目,并将其应用到实际的计算机视觉任务中。希望这篇教程对你有所帮助!
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考