D2-Net开源项目教程

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！

d2-net 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d2/d2-net