SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 2019 論文筆記
Magic Leap, ETH Zurich 提出了特徵點匹配網絡SuperGlue，尋找兩幅圖像局部特徵點之間的對應關係的神經網絡，該網絡使用圖神經網絡預測損失。 搭配super point在室內外重定位任務中達到SOTA的精度。 論文方法： 首先輸入圖像對記爲A，B，各包含了關鍵點和局部描述子，因此是集合形式{(p,d)} p=(x,y,c)是關鍵點，其中c是置信度；d是描述子，本文中是sup
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