發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：安徽
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數(shù)據(jù)集 GL3D
發(fā)現(xiàn)個(gè)挺好的數(shù)據(jù)集屿良，Hpatches太小用來(lái)當(dāng)數(shù)據(jù)集不合適蚂斤，Mega太大了又包含很多低質(zhì)量的照片不太好。從ASLFeat論文看到個(gè)他們做的GL3...
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[論文解讀]D2-Net: A Trainable CNN for Joint Description and Detection of Local Features以前好久的論文愚争，這幾天整理資料也翻出來(lái)了。應(yīng)該是CVPR19的論文话瞧，講的是同時(shí)做出來(lái)det和des墩划。特征點(diǎn)定位精度不高，速度也很慢缓熟，不過(guò)對(duì)光照等...
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[論文解讀]R2D2: Reliable and Repeatable Detector and DescriptorNeurIPS 2019代碼地址會(huì)議視頻 abstract 僅僅學(xué)習(xí)可重復(fù)并顯著的特征點(diǎn)不夠累魔，顯著的區(qū)域并不一定是有區(qū)分性的摔笤，因此這樣可能損害描...
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[論文解讀]SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural NetworksSuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks個(gè)人感受：這個(gè)是繼...
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[論文解讀]ASLFeat: Learning Local Features of Accurate Shape and Localization先總結(jié)一下： 這個(gè)文章是對(duì)D2Net的更進(jìn)一步，主要解決了D2Net的痛點(diǎn)——keypoint太不準(zhǔn)了垦写。我實(shí)際用D2Net進(jìn)行三維重建就感受到吕世，...
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LibTorch使用 C++部署
pytorch的c++版本越來(lái)越好用了，我是從1.0版本用到1.3.1版本的梯投，在開(kāi)始時(shí)候很多pytorch的代碼用JIT script會(huì)出錯(cuò)命辖，然...
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Introduction1.CNN Locale keypoint2.Light CNN general design3.Scale Var Light CNN des...
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RFNet問(wèn)題我把這十層（紅框標(biāo)出）拿出來(lái)展示下： 以及隨后通過(guò)softargmax等操作得到的scale map展示： 如果把之前十張圖片最高層拿出加上比例...
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ORB、RFNET等特征點(diǎn)分析回顧了一下比賽的問(wèn)題我們這個(gè)slam針對(duì)的場(chǎng)景是什么分蓖？這個(gè)需要分析下優(yōu)缺點(diǎn)尔艇。 直覺(jué)： 1、ORB更穩(wěn)定么鹤，rfnet更準(zhǔn)確终娃。 可能原因： orbs...