task optimization之superglue分析

最新推荐文章于 2024-12-07 21:56:31 发布
最新推荐文章于 2024-12-07 21:56:31 发布
阅读量173 收藏
点赞数
文章标签： python
本文介绍了如何使用logging库进行代码性能跟踪，并通过图形化工具将跟踪数据可视化，以帮助开发者更直观地理解代码运行情况。

开启logging （例子F:\wamp\www\git_repos\GitHub\GeneralUtility\superglue-master\examples\src\logging.cpp）

#include "sg/option/instr_trace.hpp"

定义option

struct MyOptions : public DefaultOptions<MyOptions> {
    typedef Enable TaskName;
    typedef Trace<MyOptions> Instrumentation;
};

dump到文件

Trace<MyOptions>::dump("execution.log");

 

图形化显示

F:\sw\Python25_2>path %path%;F:\sw\Python25_2\Lib\site-packages\wx-2.8-msw-ansi\
wx

F:\sw\Python25_2>python F:\wamp\www\git_repos\GitHub\GeneralUtility\superglue-ma
ster\scripts\drawsched.py F:\wamp\www\git_repos\GitHub\GeneralUtility\superglue-
master\vsproj\vsproj\execution.log

 

深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
将专家混合推向极限：参数效率极高的 MoE 指令调节
强化学习曾小健
07-08 1481
专家混合 (MoE) 是一种众所周知的神经架构，其中一组专门的子模型以恒定的计算成本优化整体性能。然而，由于需要将所有专家存储在内存中，传统的 MoE 带来了大规模的挑战。在本文中，我们将 MoE 推向了极限。我们通过独特地将 MoE 架构与轻量级专家相结合，提出了参数效率极高的 MoE。我们的 MoE 架构优于标准参数高效微调 (PEFT) 方法，并且仅通过更新轻量级专家即可与完全微调相媲美 - 少于 1% 11B 参数模型的百分比。此外，我们的方法可以推广到看不见的任务。
论文解析二： SuperGlue 同时进行特征匹配以及滤除外点的网络
kaszxc的博客
09-10 1826
​ 本文提出了一种能够同时进行特征匹配以及滤除外点的网络。其中特征匹配是通过求解可微分最优化转移问题（ optimal transport problem）来解决；本文基于注意力机制提出了一种将2D特征点以及聚合机制，这使得SuperGlue能够同时感知潜在的3D场景以及进行特征匹配。该网络能够在GPU上达到实时，预期能够集成到slam算法中位置如下图​ 在经典的SLAM框架中，前端进行特征提取，后端进行非线性优化，而。
【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 4846
slam特征点提取匹配，superpoint训练代码解析
【成长day】SuperPoint&SuperGlue(01): Superpoint论文算法学习与对应源码解析
qq_42692305的博客
10-05 2040
Superpoint论文算法学习与对应源码解析
SuperGlue源码学习（一）
sunhaobi的博客
10-28 4786
后端的最优传输代码阅读 superglue.py 描述子和位置信息的获取 前面讲的很详细，这里可以清楚的看到，整个网络的流程 superglue代码中作者只是提供了已经训练好的权重文件和网络流程但是对于，训练的细节，代码也没有给出，后续我想自己设计一下loss试一下能不能自己训练，我看到今年的匹配比赛都是自己在superglue上面改的东西 SuperGlue feature matching middle-end Given two sets of keypoints and locations, we
论文解读：SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks
a486259的博客
06-10 6535
1、将两个图之间的特征点匹配问题松弛为两个特征点图的最优传输问题，可以快速的处理遮挡点、不可重复点的问题； 2、以图像对的形式进行端到端的训练，预先在大型数据集学习姿态估计的先验，使其能推理三维场景； 3、将自然先验应用到模型结构设计中（可以见章节三），设计了点最多是一对一、有些点缺少匹配点； 4、将特征点之间的关系定义为内点（一个图像内）和外点（两个图像间），分别使用self-attention和cross-attenion提前特征； 5、使用神经网络预测两个图之间的传输成本，然后使用辛克霍恩迭代来计算两
冲击SuperGLUE：基于多任务与对抗训练的Finetune方案解析
Paper weekly
02-14 1850
©PaperWeekly 原创 ·作者｜Frank Luo单位｜追一科技AI Lab研究员研究方向｜自然语言处理前言英文通用语言理解评测基准 GLUE [1] 自提出以来，吸引了一大批...
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
小语言模型综述（A Survey of Small Language Models）-全文中文翻译
最新发布
星夜Zn的博客
12-07 1639
小型语言模型（SLM）由于其以最少的计算资源执行各种语言任务的效率和性能而变得越来越重要，使其成为各种设置的理想选择，包括设备上，移动的，边缘设备等。在这篇文章中，我们提出了一个全面的调查SLM，专注于他们的架构，训练技术和模型压缩技术。我们提出了一种新的分类法，用于分类的方法来优化SLM，包括模型压缩，修剪和量化技术。我们总结了基准数据集，是有用的基准SLM沿着与常用的评估指标。此外，我们强调了仍有待解决的关键开放性挑战。
SuperGluePretrainedNetwork.onnx-mini版
09-26
解决数据爆炸问题，输入数据改为mini版
SuperGluePretrainedNetwork：SuperGlue：与图神经网络匹配的学习功能（CVPR 2020，口腔）
02-05
研究@ Magic Leap（CVPR 2020，口腔） SuperGlue推理和评估演示脚本 介绍 SuperGlue是在Magic Leap完成的2020 CVPR研究项目。 SuperGlue网络是一个图形神经网络，结合了最佳匹配层，该层经过训练可以对两组稀疏图像特征进行匹配。 此存储库包含PyTorch代码和预训练权重，用于在关键点和描述符之上运行SuperGlue匹配网络。 给定一对图像，您可以使用此存储库在整个图像对中提取匹配特征。 SuperGlue充当“中端”，在单个端到端体系结构中执行上下文聚合，匹配和过滤。 有关更多详细信息，请参见： 全文：PDF： 。 作者： Pa
SuperGlue-pytorch:SuperGlue-pytorch培训
05-29
SuperGlue-pytorch培训 改编自： : 1、基于官方超点实现 2、启用训练batchsize > 1 3、损失前进速度10倍加速 4、启用训练集非线性扭曲 5、训练集中的负对 6，启用离线数据生成 离线构建训练集（推荐）： python -m dataset.data_builder --debug 1 训练： python train.py --train_path {train_path} --superpoint_weight ./models/weights/superpoint_v1.pth --feature_dim 256 --dataset_offline_rebuild 1 --pretrained "" --batch_size 32 --debug 0 SuperGlue PyTorch实施 全文 PDF： 。 依赖关系 Python 3
深入SuperGlue原理
08-06
对博文https://blog.csdn.net/weixin_48592526/article/details/125354724的补充，内容包括：①SuperPoint网络结构、 ②Attentional GNN、 ③Sinkhorn算法的详细分析
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 论文解析
木独的博客
01-18 3749
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 论文解析 简介 出发点 快速最临近邻搜索（FLANN）算法常常被用于匹配得到最近邻特征点，从而得到图片A和图片B中的特征点的匹配对。但是本文认为，特征点的提取与描述采用复杂的深度学习算法后不再是限制因素，而Naive的匹配方法才是限制其性能的关键点。因此本文在SuperPoint的基础上提出了一种匹配算法，取得了匹配性能的极大改进。 相关工作 经典的局部特征匹配流程 提取特
SuperPoint 与 SuperGlue 详解（一）
热门推荐
秋山丶雪绪的博客
09-01 2万+
1. 简介 SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description (CVPR 2018) 论文地址 代码地址 SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks (CVPR 2020) 论文地址 代码地址   两篇论文都出自 Magic Leap 团队，SuperPoint 提取特征点及描述符，SuperGlue 做特征点匹配 2. SuperPoi
SuperGlue：Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文阅读
人无远虑，必有近忧
08-19 3032
ETHZ ASL与Magicleap联名之作，CVPR 2020 Oral（论文见文末），一作是来自ETHZ的实习生，二作是当年CVPR2018 SuperPoint的作者Daniel DeTone。Sarlin小伙之前在MagicLeap实习，在ETHZ（苏黎世联邦理工） ASL 完成硕士，目前在 ETHZ CVG就读博士，不是TUM（慕尼黑工业大学）的CVG。
论文阅读笔记《SuperGlue:Learning Feature Matching with Graph Neural Networks》
深视
08-25 3190
核心思想   本文提出一种基于图神经网络的特征点匹配方法，把图像中的特征点看作图的节点，通过注意力机制聚合特征信息，得到用于匹配的特征向量。然后把匹配问题看作一个可微的最优运输问题（differentiable optimal transport problem），利用Sinkhorn Algorithm算法进行求解。整个算法的处理流程如下图所示   首先，输入是两幅图像中特征点的位置坐标piAp_i^ApiA​和piBp_i^BpiB​，以及特征点对应的特征描述向量diAd_i^AdiA​和diBd_i
SuperGlue网络+FPN+SIFT（特征匹配）
weixin_45409613的博客
07-30 1836
本文主要讲解了FPN特征金字塔、SuperGlue网络、SIFT检测器的具体思路与方法。SuperGlue展示了基于注意力的图神经网络在局部特征匹配方面的强大功能。自我注意力，它增强了局部描述符的接受域;交叉注意力，它实现了跨图像通信，并受到人类在匹配图像时来回观看的方式的启发作者的方法地处理部分分配和闭塞点，通过解决最优运输问题。
Arcgis Engine实现缓冲区分析功能
- 优化（Optimization）：对于大规模数据集，需要考虑查询和分析的性能。ArcGIS Engine允许开发者利用其提供的优化技术，以加快缓冲区分析的速度。 在进行编程时，ArcGIS Engine提供了ArcObjects，这是一系列COM...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值