[学习笔记-深度学习篇]superpoint

最新推荐文章于 2025-10-26 11:15:02 发布
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最低0.47元/天 解锁文章
机器学习笔记 - 用于3D点云数据分类的Point Net的训练
学以致用 知行合一
06-15 483
ShapeNet 是一项持续不断的努力，旨在建立一个注释丰富的大型 3D 形状数据集。我们为世界各地的研究人员提供这些数据，以支持计算机图形学、计算机视觉、机器人技术和其他相关学科的研究。ShapeNet 是普林斯顿大学、斯坦福大学和 TTIC 研究人员的合作成果。ShapeNetShapeNet如果您使用Colab，则可以运行以下代码来获取数据，会下载很久。数据集包含 16 个带有类标识符的文件夹（在 README 中称为“synsetoffset”）。我们要进行Dataset的自定义。
机器学习笔记 - 用于3D数据分类、分割的Point Net的网络实现
学以致用 知行合一
06-12 453
T-net上一篇，我们大致了解了Point Net的原理，这里我们要进行一下实现。机器学习笔记 - 用于3D数据分类、分割的Point Net简述-优快云博客文章浏览阅读3次。在本文中，我们将了解Point Net，目前，处理图像数据的方法有很多。从传统的计算机视觉方法到使用卷积神经网络到Transformer方法，几乎任何 2D 图像应用都会有某种现有的方法。然而，当涉及到 3D 数据时，现成的工具和方法并不那么丰富。3D 空间中一个工具就是Point Net。
图像匹配的superpoint算法训练
zhangzhao147的博客
03-14 1164
官方没有开源的训练代码，从github上找了野生的基于pytorch实现训练。
Python-SuperPoint兴趣点检测与描述自监督训练框架
08-11
SuperPoint——兴趣点检测与描述自监督训练框架
如何快速掌握SuperPoint：高效神经网络特征检测与描述工具完全指南
最新发布
gitblog_00190的博客
10-26 245
SuperPoint是一款高效的神经网络特征检测与描述框架，专为计算机视觉中的多视图几何问题设计。它通过全卷积模型在全尺寸图像上操作，能在一次前向传递中计算像素级的兴趣点位置及其关联描述符，帮助开发者轻松实现图像匹配、SLAM等任务。 ## ???? 一键安装SuperPoint的详细步骤 ### 准备工作：克隆项目仓库 首先，确保你的系统已安装Git，然后执行以下命令克隆仓库： ```bash ...
深度置信网络_语义SLAM | 深度学习用于特征提取 : SuperPoint（一）
weixin_39861054的博客
11-23 952
0. 写在前面SuperPoint 是基于自监督训练的特征点检测和描述符提取方法，是2018年MagicLeap发表的一篇文章中提出的。MagicLeap是一个备受争议的做VR的公司，大家如果对他的八卦有兴趣可以看这篇文章：年度盘点，一文详解Magic Leap 2018年热搜高居不下的原因​baijiahao.baidu.com我在阅读这篇文章的过程中，感觉作者的写作思路很清晰，尤其是把各个技术...
SuperPoint学习训练纪录 无训练版与带训练版本（一）
weixin_48464886的博客
10-26 1万+
superpoint 论文原文。 superpoint 源代码，基于 pytorch 的，不过遗憾的是训练代码和相应的渲染的训练数据没提供。 superpoint 大佬复现官方源代码。 我的配置CUDA 9.0 CUDNN7.0.5 ubuntu18.04
【成长day】SuperPoint&SuperGlue(03): Superpoint训练过程和代码完整解析
qq_42692305的博客
11-10 5544
slam特征点提取匹配，superpoint训练代码解析
superpoint与superglue特征提取与特征匹配得到的h5数据存储格式[笔记]
oy的博客
10-04 987
是指在三维重建过程中，多个图像拍摄了同一个场景中的相同部分（即有较多的相同三维点被观测到）。通过这种方式，可以读取任意图像的特征数据并进行操作。接下来，可以根据需求将这些特征用于图像检索、匹配、定位或三维重建等任务。假设第一个图像有 5 个特征点，
SuperPoint论文笔记
star0w的博客
03-19 1901
《SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description》 论文 https://arxiv.org/pdf/1712.07629.pdf github https://github.com/magicleap/SuperPointPretrainedNetwork 损失函数的部分还没太看懂！ 1、SuperPoint网络结构 参考知乎语义SLAM | 深度学习用于特征提取 : SuperPoint（三） ①编码网络 ②特
深度学习用于特征提取 : SuperPoint网络
火星人
03-31 5102
1.语义SLAM | 深度学习用于特征提取 : SuperPoint（三） 2.github官网代码 3.《SuperPoint:Self-Supervised Interest Point Detection and Description》笔记 4.SuperPoint 论文详解 5.笔记： SuperPoint: Self Supervised Interest Point Detectio...
自己训练的superpoint与superglue模型
04-12
使用自己训练的superpoint与superglue模型进行图像配准（https://hpg123.blog.youkuaiyun.com/article/details/137381647） 博客中对应的模型与图片。放置对SuperGluePretrainedNetwork目录下，替换掉对应的文件即可使用
SuperPoint-VO:monoVO-python和SuperPointPretrainedNetwork的组合
04-28
SuperPoint视觉里程表（SP-VO） 抽象的 此视觉是和之间的组合。 要求 的Python 3.5 脾气暴躁的 python> = 3.4 > = 0.4 数据集 SuperPoint的预训练模型 用法 执行视觉里程表 将main.py中的路径和Sequence_Num修改为图像序列和地面真实轨迹，然后运行 python main.py VO过程在2个屏幕中可视化（轨迹和特征提取（上：SP-VO，下：Normal-VO）） 可视化器 将result_visualizer.py中的路径修改为您的输出（“ kitti_XX.txt”） python result_visualizer.py 可视化的示例如下。 参考 monoVO-Python 超点预训练网络 单目视觉测程使用的OpenCV及其相关项目报告单目视觉里程计| 阿维·辛格（Avi Singh）
SuperPoint特征检测算法Train&Evaluate教程
不入流儿的博客
11-22 1万+
SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 前言 SuperPoint是一种基于深度学习的自监督特征点检测算法，关于这个论文的详细内容不在此篇文章解释，本文只介绍如何使用该算法进行特征点检测。 paper原文：SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 官方代码：GitHub/magicleap/SuperPointPre
SuperPoint:深度学习特征点+描述子
热门推荐
Vincent Qin
07-20 2万+
【原文链接】：https://www.vincentqin.tech/posts/superpoint/ 本文出自近几年备受瞩目的创业公司MagicLeap，发表在CVPR 2018,一作Daniel DeTone，[paper]，[slides]，[code]。 这篇文章设计了一种自监督网络框架，能够同时提取特征点的位置以及描述子。相比于patch-based方法，本文提出的算法能够在原始图像提...
【SLAM】SuperPoint语义SLAM深度学习用于特征提取
格物致知
07-10 1843
我们知道，一张图片进行单应性变换的时候，图像上的点的坐标会根据变换矩阵发生变化（如上式），那么反过来，如果我知道n个变换前后的点的坐标，那么这两张图片之间的变换矩阵便可以得到，在平面关系中，n为4，即至少知道四个点就可以。这样做的好处是，把图片对之间的矩阵关系，转换成了点和点之间的关系，在进行精度评估时，可以直接根据转换后的点的坐标与真实的坐标计算距离，作为误差评估指标，而且，还可以用于网络中损失函数的计算。把区域的四个点随机进行平移，这样就得到一个四边形，这两个四边形之间的单应矩阵也就是已知的。
【 SuperPoint 】图像特征提取上的对比实验
格物致知
10-01 3477
在捕捉特征点的时候，SuperPoint对形状的特征点敏感，SIFT对像素的变化敏感在进行特征点匹配的时候，SuperPoint的特征描述子鲁棒性更好一些视角变化较大的情况下，二者的表现都差强人意代码')exit(0)使用sift.py时，只需要修改第6,7行的图片路径即可。
SuperPoint学习（一）
好多鱼
03-27 1万+
SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 被本科毕设支配的恐惧……已经有一周多没有复习复试了 源代码来自于：github。是一个非官方复现，但使用起来非常方便。 首先环境必须匹配，尤其CUDA和CUDNN都要严格一致 OS：Ubuntu18.04 GPU：Cuda 9.0、CuDNN 7.0.5 GC...
SuperPoint学习---demo代码理解
好多鱼
03-30 7849
如果不是要改进SuperPoint的模型的话，并没有必要重新训练。 SP在准确度上相比SIFT、SURF传统视觉方法有了提升，而且作者也提供了不错的预训练模型，如果仅需要提取特征点，或提取单应矩阵，可直接从demo的代码入手。 花了一整晚拜读了match_features_demo.py的代码，在关键处都加了中文注释。便于将SuperPoint强大的特征提取能力快速应用于新的 idea~ 除了t...
黄海广博士深度学习与机器学习笔记集锦
笔记“Deeplearning深度学习笔记v5.43.docx”中，应该包含了与深度学习相关的前沿算法，如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、以及深度强化学习等。这些内容对于想要深入理解深度学习的高级概念、算法原理...
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