文件名称：SOLD2:用于特征线检测和描述的联合深度网络
文件大小：36.23MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 04:59:46
JupyterNotebook
SOLD²-自我监督的遮挡感知线描述和检测 该存储库包含以下文件的实现： ，JT。 Lin *，R.Pautrat *，V.Larsson，M.Oswald和M.Pollefeys（在CVPR 2021年发表）。 SOLD²是一种深线段检测器和描述符，无需手工标记的线段即可进行训练，即使在存在遮挡的情况下，也可以稳固地匹配线。 演示版 在存在遮挡的情况下进行匹配： 搭配移动相机： 用法 安装 我们建议在Python环境（例如venv或conda）中使用此代码。 以下脚本通过pip安装必要的要求： pip install -r requirements.txt 通过修改文件config/project_config.py设置数据集和实验路径（您将在其中存储数据集和实验的检查点）。 必须同时设置变量DATASET_ROOT和EXP_PATH 。 您可以在下载我们在培训和测试期间使用的
【文件预览】：
SOLD2-main
----export.py(15KB)
----postprocess()
--------__init__.py(0B)
--------convert_homography_results.py(5KB)
----train.py(33KB)
----notebooks()
--------__init__.py(0B)
--------visualize_exported_dataset.ipynb(2.72MB)
--------match_lines.ipynb(1.18MB)
----export_line_features.py(3KB)
----model()
--------model_util.py(7KB)
--------line_matching.py(17KB)
--------loss.py(18KB)
--------line_matcher.py(12KB)
--------__init__.py(0B)
--------nets()
--------line_detector.py(5KB)
--------metrics.py(20KB)
--------line_detection.py(23KB)
--------lr_scheduler.py(678B)
----requirements.txt(237B)
----experiment.py(9KB)
----dataset()
--------merge_dataset.py(1KB)
--------transforms()
--------synthetic_dataset.py(28KB)
--------__init__.py(0B)
--------wireframe_dataset.py(41KB)
--------holicity_dataset.py(32KB)
--------synthetic_util.py(49KB)
--------dataset_util.py(2KB)
----config()
--------train_full_pipeline.yaml(1KB)
--------project_config.py(1KB)
--------wireframe_dataset.yaml(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------train_detector.yaml(1KB)
--------export_line_features.yaml(2KB)
--------merge_dataset.yaml(2KB)
--------synthetic_dataset.yaml(1KB)
--------holicity_dataset.yaml(2KB)
----LICENSE(1KB)
----assets()
--------results()
--------images()
--------videos()
----README.md(9KB)
----misc()
--------__init__.py(0B)
--------geometry_utils.py(3KB)
--------visualize_util.py(20KB)
--------train_utils.py(2KB)
----.gitignore(2KB)