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SOLD2是ETH的 Self-supervised Occlusion-aware Line Description and Detection，它是一种多视角的线检测，线匹配算法，可以处理遮挡下的线匹配。
以往特征匹配都是基于点的，比如SIFT，SURF等，而ETH提出了基于线的特征匹配，由于是基于神经网络，所以不需要手动设计特征，而且基于自监督学习，不需要人工标注。
这里先不把重点放在自监督，先看一下如何从视角不同的图像中提取线特征，线检测和匹配，走完整个检测和匹配的流程。
测试样例中，input为不同视角的两张[1, 1, 496, 744]的图像。如下
以img1为例走一遍流程，它首先会经过名为SOLD2NET的神经网络，得到3个输出：
1.检测到的特征点（junctions）
2.检测到
SOLD2算法详解之2: 特征点检测，点NMS（CVPR 2021）
sold2算法中的特征点检测对应了junction_decoder部分 input的image经过Hourglass net的backbone之后，过一个junction_decoder的小网络， 网络结构如下 conv3x3, s=2, p=1 conv1x1 input image size = [1, C, H, W] junction_decoder output size = [1, 65, H/8, W/8] 这个65是什么意思呢，1～64表示的是8x8 patch内有特征点的位置标1，其余是
SOLD2算法之3: 特征点与heatmap结合检测有效线段（CVPR 2021)
input image:[1, 1, H, W]，经过backbone net后为[1, 256, H/4, W/4] heatmap_decoder用于检测出线段的heatmap 先看heatmap_decoder，它的结构如下 conv 3x3, s=1, p=1 pixelShuffel(2) 这个block出现2次，然后接一个conv 1x1 PixelShuffel起了重要的上采样及改变channel的作用。 backbone net出来的channel=256被两个pixelShuffel(2.
SOLD2算法之4: line matching，遮挡问题（CVPR2021 源码解析）
当两张图片中都检测到线段之后，就要进行线段的匹配。 回想特征点匹配时，是用描述子descriptor计算距离进行匹配， 直线也是这样。 直线的descriptor是用网络得到的。 input image:[1, 1, H, W]，经过backbone net后为[1, 256, H/4, W/4] descriptor_decoder由conv3x3 (s=1, p=1) 和conv1x1组成 得到的descriptor output为[1, 128, H/4, W/4] 那检测到的线段和这个descri
SOLD2:用于特征线检测和描述的联合深度网络
SOLD²-自我监督的遮挡感知线描述和检测 该存储库包含以下文件的实现： ，JT。 Lin *，R.Pautrat *，V.Larsson，M.Oswald和M.Pollefeys（在CVPR 2021年发表）。 SOLD²是一种深线段检测器和描述符，无需手工标记的线段即可进行训练，即使在存在遮挡的情况下，也可以稳固地匹配线。 演示版 在存在遮挡的情况下进行匹配： 搭配移动相机： 用法 安装 我们建议在Python环境（例如venv或conda）中使用此代码。 以下脚本通过pip安装必要的要求： pip install -r requirements.txt 通过修改文件config/project_config.py设置数据集和实验路径（您将在其中存储数据集和实验的检查点）。 必须同时设置变量DATASET_ROOT和EXP_PATH 。 您可以在下载我们在培训和测试期间使用的
sold2直线检测算法的模型
sold2直线检测算法的模型
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