文件名称：GPU-ASIFT: A Fast Fully Affine-Invariant Feature Extraction Algorithm
文件大小：4.88MB
文件格式：TAR
更新时间：2023-01-14 08:40:08
ASIFT-GPu
ASIFT_GPUd的论文PDF 演讲PPT 我们的GPU-ASIFT 实现 如下[2]。它旨在将CPU和GPU之间的流量保持在 最低水平。因此， 我们的GPU-ASIFT直接将图像输入到GPU，GPU会计算SIFT 关键点 和 描述符， 而无需返回到CPU。该算法有两个主要组成部分。 （1）仿射模拟 我们使用三个独立的CUDA 内核执行仿射仿真 ：旋转，一维高斯卷积和方向子采样。结果存储 在GPU内存中，并直接传递到Changchang Wu的SiftGPU，而没有任何GPU至CPU的 传输 开销。 （2）筛查 代替David Lowe的sift实现，我们将模拟结果传递到CUDA版本的Changchang Wu的SiftGPU，后者输出 关键点和描述符。 GPU-ASIFT的性能取决于所使用的GPU。通常，更好的图形卡具有更快的计算和更多的筛选功能。 当前程序针对具有2.1和5.2计算能力的Nvidia卡进行了调整。该程序可在其他卡上顺利运行，但可能无法 发挥其全部功能。我们不支持计算能力低于1.3的卡。请注意，对于较大的图像集，如果图像尺寸变化不大会有所帮助 。如果这样做，则最好为每个图像对重新启动GPU-ASIFT 。 我们的GPU-ASIFT的输出是名为.sift和.aux的二进制文件。.sift文件与VisualSFM完全兼容，可以直接加载。.aux文件存储 对我们自己的匹配器有用的辅助信息。在启动时，程序将查询您的图形设备并选择最佳的图形设备来执行计算。当前，仅支持Nvidia卡。