SuperPoint和SuperGlue 的算法介绍及学习应用经验分享

2024年01月03日 10:38186浏览 · 3喜欢 · 0评论

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特征点匹配，为了计算位姿

特征点：关键点+描述子（坐标，描述周围信息的特征向量）

用神经网络，对特征子学习，比手工提取更好

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# superpoint

## 自适应单应变换

HA是模拟不同相机视角的变化

## Encoder&Decoder网络模型

## 总结

自监督，不需要手动标点

编码器解码器结构，好用

# SuperGlue

## self-cross attention

## 运输问题建模求解匹配问题

二范数：它表示为向量中各个元素的平方和的平方根。

注意这个矩阵不是对称的

假如求得的距离是所在行所在列的最小值，那么就认为这组点匹配，判定为1。否则为0。结果保存为P矩阵。

最终的目标是距离矩阵D和结果矩阵P相乘相加的结果是最小值，这样看就和求解运输问题是一回事了。

# 应用  ## sfm    ## slam   ## 室内定位

# 展望  ## encoder&decoder   ## attention