SuperPoint-SLAM:基于深度学习的视觉SLAM新选择

SuperPoint-SLAM:基于深度学习的视觉SLAM新选择

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SuperPoint_SLAM

项目介绍

SuperPoint-SLAM 是一个基于深度学习的视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系统,它是对经典的ORB-SLAM2的改进版本。该项目利用了SuperPoint作为特征检测器和描述子,从而在某些场景下能够提供比传统方法更优的性能。SuperPoint-SLAM不仅继承了ORB-SLAM2的强大功能,还通过引入深度学习技术,增强了其在复杂环境中的鲁棒性和准确性。

项目技术分析

技术栈

  • C++11/C++0x:项目使用了C++11的新特性,如线程和时间功能,以确保代码的高效性和可维护性。
  • Pangolin:用于可视化和用户界面,提供了直观的SLAM系统操作体验。
  • OpenCV:用于图像处理和特征提取,是视觉SLAM系统的核心库之一。
  • Eigen3:用于线性代数计算,是g2o库的依赖项。
  • DBoW3:用于地点识别,替代了ORB-SLAM2中的DBoW2,提供了更高效的地点匹配功能。
  • g2o:用于非线性优化,确保SLAM系统的精度和稳定性。
  • Libtorch:PyTorch的C++ API,用于实现SuperPoint模型,提供了强大的深度学习支持。

构建流程

  1. 克隆仓库:通过git clone命令获取项目源码。
  2. 安装依赖:确保所有依赖库已正确安装,包括Pangolin、OpenCV、Eigen3等。
  3. 构建项目:使用提供的build.sh脚本自动构建项目,生成动态链接库和可执行文件。
  4. 下载词汇文件:从提供的链接下载词汇文件,并放置在指定目录中。

项目及技术应用场景

SuperPoint-SLAM适用于多种视觉SLAM的应用场景,特别是在以下情况下表现尤为出色:

  • 复杂环境:在光照变化大、纹理稀疏的环境中,SuperPoint的深度学习特征能够提供更稳定的特征点检测和描述。
  • 实时应用:适用于需要实时定位和地图构建的场景,如自动驾驶、无人机导航等。
  • 研究与开发:对于希望探索深度学习与SLAM结合的研究人员和开发者,SuperPoint-SLAM提供了一个开源的实验平台。

项目特点

  • 深度学习增强:通过引入SuperPoint,项目在特征检测和描述方面具有更高的准确性和鲁棒性。
  • 易于扩展:基于ORB-SLAM2的框架,SuperPoint-SLAM保留了良好的扩展性,方便开发者进行二次开发和优化。
  • 跨平台支持:项目在Ubuntu 12.04、14.04和16.04上进行了测试,具有良好的跨平台兼容性。
  • 开源社区支持:项目开源,社区活跃,用户可以方便地获取帮助和资源。

结语

SuperPoint-SLAM为视觉SLAM领域带来了新的可能性,通过结合深度学习技术,它在复杂环境中的表现尤为突出。无论是用于实际应用还是学术研究,SuperPoint-SLAM都是一个值得尝试的开源项目。欢迎大家加入到这个项目的开发和使用中来,共同推动视觉SLAM技术的发展!

SuperPoint_SLAM SuperPoint + ORB_SLAM2 SuperPoint_SLAM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SuperPoint_SLAM

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 更改 ORB-SLAM3 的特征点检测方法 为了在 ORB-SLAM3 中使用 SuperPoint 进行特征点检测,需修改源码以集成的特征提取器。具体操作涉及多个文件和配置项调整。 #### 修改依赖库 首先安装 SuperPoint 库及其依赖环境。确保该库能够独立运行并输出预期的特征点数据[^1]。 ```bash pip install superpoint # 或者通过其他方式安装SuperPoint库 ``` #### 调整 CMakeLists.txt 文件 编辑 `CMakeLists.txt` 添加必要的编译选项支持外部特征提取工具链接: ```cmake find_package(Torch REQUIRED) include_directories(${TORCH_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${TORCH_LIBRARY_DIRS}) add_definitions(-DUSE_SUPERPOINT) ``` #### 编辑 FeatureExtraction 类 进入核心模块下的 feature_extraction.cpp 和 .h 文件,在其中定义函数用于调用 SuperPoint API 获取图像的关键点与描述符替代原有ORB算法实现: ```cpp // feature_extraction.h class FeatureExtractor { public: std::vector<cv::KeyPoint> DetectSuperPoints(const cv::Mat& img); }; // feature_extraction.cpp std::vector<cv::KeyPoint> FeatureExtractor::DetectSuperPoints(const cv::Mat& img){ // 使用SuperPoint模型预测关键点位置及响应强度 auto keypoints = superpoint->inference(img); return keypoints; } ``` #### 更 SLAM 系统初始化设置 更改 main 函数或其他启动入口处参数设定部分,指定采用自定义特性抽取逻辑而非默认ORB机制: ```cpp if (use_superpoint) { mpInitializer = new Initializer(static_cast<int>(sensor), mvParameters, &mSensorMutex, &mpVocabulary, true /* enable SuperPoint */ ); } else { ... } ``` 以上改动使系统能够在每次读取帧时自动切换至基于深度学习框架训练好的SuperPoint网络来完成兴趣区域定位任务[^2]。
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