MatchNet 深度学习局部图像匹配指南

MatchNet 深度学习局部图像匹配指南

matchnet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/matchnet

1. 项目目录结构及介绍

项目 matchnet 的目录结构如下：

matchnet/
├── data/           # 存放数据集和生成的数据库文件
│   ├── phototour   # 图片数据子目录
│   └── leveldb     # 生成的LevelDB数据库
├── models/         # 预训练模型存储位置
└── src/             # 包含主要代码
    ├── generate_patch_db.py   # 用于生成leveldb数据库的脚本
    ├── matchnet.py              # MatchNet模型的核心实现
    ├── eval_metrics.py          # 评估指标计算脚本
    ├── evaluate_matchnet.py     # 评估模型性能的脚本
    └── run_gen_data.sh           # 运行生成数据库的bash脚本

data 目录用于存放原始图片数据集和生成的数据库，models 存储预训练模型，src 中的脚本用于处理数据、训练模型以及评估。

2. 项目启动文件介绍

run_gen_data.sh

这个Bash脚本用于生成LevelDB数据库。在运行之前确保已下载好Phototour数据集，并且将其解压到data/phototour中。执行该脚本将创建对应的LevelDB数据库文件，这些文件存储于data/leveldb目录下。

evaluate_matchnet.py

这个Python脚本负责评估预先训练好的MatchNet模型。你需要提供源数据集名称（如liberty）和目标测试集名称（如notredame），并可选择是否使用GPU进行计算。

例如：

python evaluate_matchnet.py liberty notredame "--use_gpu --gpu_id=0"

run_eval.sh

这是一个简化版的shell脚本，用于快速运行evaluate_matchnet.py。同样，它接受源数据集和目标数据集作为参数，可以通过选项控制GPU使用。

例如：

./run_eval.sh liberty notredame "--use_gpu --gpu_id=0"

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有特定的配置文件，但可以通过命令行参数来调整某些行为。例如，在evaluate_matchnet.py中，你可以使用--use_gpu标志启用GPU，通过--gpu_id指定GPU ID。你也可以在运行时指定不同的模型文件路径。

为了自定义训练或评估过程中的其他设置，可能需要修改相应的Python脚本。例如，可以在matchnet.py中更改网络架构或者训练参数，而在evaluate_matchnet.py中更改评估时使用的阈值等。

请注意，该项目依赖于Caffe库及其Python接口PyCaffe，所以在运行任何脚本前，确保Caffe已经正确安装并且Python路径包含了PyCaffe。

matchnet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/matchnet