FeatureBooster 项目使用教程

FeatureBooster 项目使用教程

FeatureBooster 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FeatureBooster

1、项目介绍

FeatureBooster 是一个由上海交通大学视觉系统实验室（SJTU-ViSYS）开发的开源项目，旨在通过轻量级神经网络增强特征描述符。该项目在 CVPR 2023 上发表，主要通过两个阶段来提升特征描述符的性能：自增强阶段和交叉增强阶段。FeatureBooster 支持多种特征提取器，如 ORB、SIFT、SuperPoint 和 ALIKE 等，并提供了预训练模型和演示代码。

2、项目快速启动

2.1 环境准备

首先，克隆项目仓库并创建虚拟环境：

git clone --recursive https://github.com/SJTU-ViSYS/FeatureBooster.git
cd FeatureBooster/
conda env create -f environment.yml
conda activate featurebooster

2.2 安装依赖

安装 pyCOLMAP 用于 SIFT 提取器：

# 请根据 pyCOLMAP 的官方文档进行安装

2.3 构建 ORBSLAM2 特征提取器

cd extractors/orbslam2_features/
mkdir build
cd build
cmake -DPYTHON_LIBRARY=~/anaconda3/envs/featurebooster/lib/libpython3.8.so \
      -DPYTHON_INCLUDE_DIR=~/anaconda3/envs/featurebooster/include/python3.8 \
      -DPYTHON_EXECUTABLE=~/anaconda3/envs/featurebooster/bin/python3.8 \
      ..
make -j

2.4 特征提取

使用 extract_features.py 脚本提取特征：

python extract_features.py --descriptor ORB+Boost-B --image_list_file image_list_hpatches_sequences.txt

3、应用案例和最佳实践

3.1 图像匹配

FeatureBooster 可以显著提升图像匹配的准确性。通过增强特征描述符，可以更好地处理光照变化、视角变化等问题。

3.2 三维重建

在三维重建任务中，使用 FeatureBooster 增强的特征描述符可以提高点云匹配的精度，从而提升重建效果。

4、典型生态项目

4.1 D2-Net

D2-Net 是一个用于图像匹配的深度学习模型，FeatureBooster 可以与其结合使用，进一步提升匹配性能。

4.2 SuperGlue

SuperGlue 是一个用于图像匹配的图神经网络模型，FeatureBooster 可以与其结合使用，提升匹配的鲁棒性和准确性。

通过以上步骤，您可以快速启动并使用 FeatureBooster 项目，并了解其在实际应用中的潜力和最佳实践。

FeatureBooster 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FeatureBooster