SuperPoint该论文是 magic leap 公司在18年的一篇工作，而且提供了代码，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。主要思路本文提出了一个自监督的方式去训练网络来提取特征点以及计算描述符。基本流程整体框架整体框架如下图，下面会abc三个步骤分别介绍：特征点提取预训练如果要使用有监督的深度学习方案来解决该问题，不同于其他传统的像分类、检测和分割这样
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2023-11-03 09:09:02
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编辑丨计算机视觉SLAM本文出自近几年备受瞩目的创业公司MagicLeap[1]，发表在CVPR 2018,一作Daniel DeTone[2]，paper[3]，slides[4]，code[5]。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取到像素级精度的特征点的位置及其描述子。本文提出了一种单映性适应（
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2022-10-05 08:51:49
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计算机网络的拓扑结构目录页星状网总线型网环状网Hub星状网中的每个节点都有一条单独的链路与中心节点相连，而除中心节点外的任意两个节点之间都没有直接的连通链路，因此分节点之间的通信必须通过中心节点转发来实现。集线器 交换机 集中式控制策略星状网Hub1234星状网Hub星状网易于故障的诊断和隔离Hub星状网依赖于中央节点优点 1、结构简单、建网容易2、易于故障诊断和隔离 3、集中管理、方便服务缺点
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2024-03-06 05:26:40
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Superpoint-guided Semi-supervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds超点指导下的三维点云的半监督式语义分割摘要三维点云语义分割是计算机视觉领域的一个挑战性课题。文献中的大多数方法都需要大量的完全标记的训练数据，但通过手动标记大量的点云来获得这些训练数据是非常耗时的。为了解决这个问题，我们提出了一个超点引导的三
原创
2023-11-17 15:17:16
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Superpoint-guided Semi-supervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds超点指导下的三维点云的半监督式语义分割摘要三维点云语义分割是计算机视觉领域的一个挑战性课题。文献中的大多数方法都需要大量的完全标记的训练数据，但通过手动标记大量的点云来获得这些训练数据是非常耗时的。为了解决这个问题，我们提出了一个超点引导的三
原创
2023-10-24 00:21:06
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SuperCluster是一种高效的大规模三维点云全景分割方法，它将这一任务重新定义为一个可扩展的图聚类问题。这种方法仅使
原创
2024-03-01 10:06:46
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Hi大家好，我是 Realcat，今天给大家分享的是 CVPR 2021 图像匹配挑战赛研讨会的内容摘要。2021年6月25日（晚），CVPR 2021图像匹配研讨会（简称IMW 2021）在线上成功举行。研讨会直播总时长4个多小时，由于时差原因，笔者当晚仅看了前一个小时，困得实在不行了，又次日看了回播，随后的几天晚上陆续对整个研讨会整理了一下。去年（2020年5月17日）我对IMW 2020 进
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2023-01-01 11:17:47
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论文全名《SuperGlue:Learning Feature Matching with Graph Neural Networks》，
ETHZ ASL与Magicleap联名之作，CVPR 2020 Oral，一作是来自ETHZ的实习生，二作是当年CVPR2018 SuperPoint的作者Daniel DeTone。注：SuperPoint参见另外一篇文章《SuperPoint: Sel
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2022-10-04 20:23:49
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SuperGlueBackgroundSuperGlue是Magicleap团队在SuperPoint后的又一力作，其思路与方法之巧妙不输SuperPoint，完成的任务也是传统视觉问题中特征点提取和描述（SuperPoint）的后一步–特征点匹配。 说起匹配，最传统的就是直接根据上一步提取出的特征描述子，计算两者间的欧式距离来衡量匹配的概率，也就是俗称的最近邻搜索（NN Search）。最近几年
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2024-01-08 14:14:46
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探索PyTorch-SuperPoint：一种强大的关键点检测与描述符生成框架 pytorch-superpoint项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-superpoint 在计算机视觉领域，关键点检测和描述符生成是基础但至关重要的任务，它们被广泛应用于图像匹配、3D重建、物体识别等多个场景。今天，我们将深入介绍一个基于PyTorch实现的
参考 cnn对slam的改进1.视觉检测和描述中的CNN方法主要是提升显著点/关键点的检测性能、以及提升关键点的局部描述子性能。为了更好的进行图像匹配。 (1)SuperPoint论文方法 注意这个网络是自监督的，不需要标注。 主要论文SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 开源代码https://g
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2024-04-16 09:50:04
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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
SLAM架构的两篇顶会论文解析 一． 基于superpoint的词袋和图验证的鲁棒闭环检测 标题：Robust Loop Closure Detection Based on Bag of SuperPoints and Graph Verification 作者：Haosong Yue, Jiny
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2020-06-07 16:05:00
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论文阅读：GeoTransformer文章主要针对低重叠率情况下的点云配准问题,通过提升内点率进行配准。算法整体结构图技术关键点SuperPoint本文使用SuperPoint作为点云分簇的中心种子点Transformer本文使用Transformer来提取点云簇的特征，包括一个自注意力模块提取点云内部特征和一个交叉注意力模块建模内部点云的一致性。本文设计了一种新的几何结构embedding来编码
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
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2023-05-25 14:15:42
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