superglue

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: SuperGlue 由于提供的信息极其有限，仅有标题、描述、标签和压缩包内的文件名称列表，且这些信息都是同一个词“SuperGlue”，这样的信息不足以生成一篇超过1000字的详细文章。不过，我会尝试尽可能地拓展这个主题。 SuperGlue...
评级：0 浏览量：104 收藏量：0 资源大小：144.34MB 上传时间：2024-09-09

: 深入SuperGlue原理 **深入SuperGlue原理** SuperGlue是一种用于图像特征匹配的高级框架，它结合了SuperPoint网络、Attentional Graph Neural Networks (GNNs) 和Sinkhorn算法，旨在提高图像配准的准确性和效率。本文将详细阐述这三个...
评级：0 浏览量：1440 收藏量：2 资源大小：1.49MB 上传时间：2022-08-06

: 对比superglue匹配效果对比superglue匹配效果
评级：3 浏览量：1156 收藏量：2 资源大小：15KB 上传时间：2021-07-06

: superglue论文内算法框架图（可修改）docx版本的《Superglue算法框架详解及其在毕业设计中的应用》在计算机视觉领域，Superglue算法作为一种强大的图像配准工具，被广泛应用于3D重建、自动驾驶、虚拟现实等多个场景。它与Superpoint算法相结合，能有效地解决图像...
评级：0 浏览量：508 收藏量：4 资源大小：390KB 上传时间：2023-06-01

: TensorRT-使用TensorRT+Cpp部署SuperPoint+SuperGlue算法-优质算法部署项目实战.zip 本文将详细介绍如何使用TensorRT和C++将SuperPoint和SuperGlue算法部署到实际项目中。TensorRT是一个由NVIDIA开发的深度学习推理优化器，它能够显著提高深度学习模型的推理速度，同时保持精度。SuperPoint和...
评级：5 浏览量：231 收藏量：0 资源大小：209.43MB 上传时间：2024-10-21

: 使用TensorRT+Cpp部署SuperPoint+SuperGlue算法模型源码+运行环境说明.zip SuperPoint和SuperGlue算法模型作为其中的佼佼者，它们在实现高精度图像特征提取和匹配方面表现出色。然而，深度学习模型在实际部署时面临的一大挑战是计算效率问题，尤其是在对响应速度有极高要求的实时应用场景中...
评级：5 浏览量：309 收藏量：2 资源大小：209.52MB 上传时间：2024-10-13

: SuperGlue-pytorch:SuperGlue-pytorch培训 SuperGlue-pytorch培训改编自： : 1、基于官方超点实现2、启用训练batchsize > 1 3、损失前进速度10倍加速4、启用训练集非线性扭曲5、训练集中的负对6，启用离线数据生成离线构建训练集（推荐）： python -m dataset...
评级：5 浏览量：2671 收藏量：8 资源大小：18.93MB 上传时间：2021-05-29

: 自己训练的superpoint与superglue模型使用自己训练的superpoint与superglue模型进行图像配准（https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/137381647）博客中对应的模型与图片。放置对SuperGluePretrainedNetwork目录下，替换掉对应的文件即可使用
评级：5 浏览量：1639 收藏量：6 资源大小：47.85MB 上传时间：2024-04-12

: 算法部署-使用TensorRT部署SuperPoint-SuperGlue算法-优质算法部署项目实战.zip 在当今快速发展的计算机视觉领域中，SuperPoint和SuperGlue算法作为前沿技术，为图像处理和理解带来了革命性的改变。SuperPoint是一类用于关键点检测和描述的算法，能够在图像中识别出有意义的点，并为这些点赋予...
评级：0 浏览量：266 收藏量：0 资源大小：100.54MB 上传时间：2024-10-20

: SuperGlue原版论文 ### SuperGlue：基于图神经网络的学习特征匹配 #### 关键知识点概述 1. **SuperGlue架构**：SuperGlue是一种神经网络架构，旨在通过联合寻找对应点和拒绝不匹配点来匹配两组局部特征。 2. **最优传输问题**：通过...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：12.55MB 上传时间：2024-07-22

: 毕业设计使用TensorRT+Cpp部署SuperPoint+SuperGlue算法模型源码毕业设计使用TensorRT+Cpp部署SuperPoint+SuperGlue算法模型源码毕业设计使用TensorRT+Cpp部署SuperPoint+SuperGlue算法模型源码毕业设计使用TensorRT+Cpp部署SuperPoint+SuperGlue算法模型源码毕业设计使用TensorRT...
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：209.55MB 上传时间：2025-04-27

: mpi-superglue:SuperGlue 的 MPI 层标题提到的"mpi-superglue"是针对SuperGlue的一个MPI实现，SuperGlue本身可能是一个用于解决特定计算问题的软件框架或库，而这个MPI层则是为它提供了并行处理的能力。 SuperGlue的MPI层设计用于优化多处理器之间的...
评级：0 浏览量：319 收藏量：0 资源大小：18KB 上传时间：2021-06-11

: SuperGluePretrainedNetwork：SuperGlue：与图神经网络匹配的学习功能（CVPR 2020，口腔）研究@ Magic Leap（CVPR 2020，口腔）SuperGlue推理和评估演示脚本介绍SuperGlue是在Magic Leap完成的2020 CVPR研究项目。 SuperGlue网络是一个图形神经网络，结合了最佳匹配层，该层经过训练可以对两组稀疏图像特征...
评级：5 浏览量：1979 收藏量：1 资源大小：114.85MB 上传时间：2021-02-05

: 强力胶「Superglue」-crx插件这是Superglue浏览器插件，用于创建和修改存储在Superglue服务器上的Web内容这是Superglue浏览器插件，用于创建和修改存储在Superglue服务器上的Web内容。有关更多信息，请访问www.superglue.it 支持语言:English
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：1.19MB 上传时间：2021-03-10

: 基于TensorRT部署SuperPoint和SuperGlue算法C++源码.zip 基于TensorRT部署SuperPoint和SuperGlue算法C++源码.zip 、项目内容该项目的主要内容是利用C++和TensorRT实现SuperPoint和SuperGlue算法的加速部署。项目包括了以下关键部分：模型加载：使用TensorRT的...
评级：0 浏览量：145 收藏量：2 资源大小：419.11MB 上传时间：2024-10-17

: SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks特 SuperGlue: 学习特征匹配与图形神经网络在计算机视觉领域，特征匹配是结构化计算机视觉任务（如SLAM和SfM）中的一个关键步骤。然而，特征匹配是一个具有挑战性的问题，因为它需要考虑到视角变化、照明变化、遮挡、...
评级：0 浏览量：156 收藏量：0 资源大小：9.83MB 上传时间：2023-07-10

: SuperGlue预训练网络模型分析 111111111111
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：51.65MB 上传时间：2024-09-05

: SuperGlue预训练网络模型介绍 11111111111111111
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：51.65MB 上传时间：2024-09-04

: Superglue-crx插件这是Superglue浏览器附加组件，用于创建和修改存储在Superglue服务器上的Web内容这是Superglue浏览器附加组件，用于创建和修改存储在Superglue服务器上的Web内容。有关更多信息，请参见www.superglue.it
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：1.19MB 上传时间：2021-04-02

: 【毕业设计】使用TensorRT+Cpp部署SuperPoint+SuperGlue算法模型源码+运行环境说明.zip 在当今计算机视觉领域，SuperPoint和SuperGlue算法是两个在特征点检测和描述、以及特征匹配方面表现卓越的算法。SuperPoint是一个深度学习模型，用于检测和描述图像中的关键点，而SuperGlue则是另一深度学习模型，...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：209.52MB 上传时间：2025-01-05

: MOROCCO:模式消耗量。评估俄罗斯SuperGLUE模型的性能评估俄罗斯SuperGLUE模型性能的存储库：推理速度，GPU RAM使用率。从带有预测的静态文本提交过渡到可重现的Docker容器。每张光盘都对应于基准型号，光盘大小与GPU RAM使用量成正比。 X轴表示每秒记录中的模型...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2021-05-10

: superglue.js:使用superviews.js和supermodels.js以及browserify的示例 `superglue.js` 是一个用于构建JavaScript应用程序的工具，它结合了`superviews.js`、`supermodels.js`以及`browserify`等技术，以提供更高效、模块化的前端开发体验。这个项目是为了解决在Web开发中面临的组件化、...
评级：0 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：2.5MB 上传时间：2021-05-08

: 主流元数据工具选型分析SuperGlue metastage metaone 根据给定的信息，本文将对几款主流元数据管理工具进行深入分析，包括IBM的MetaStage、CA的Advantage Repository以及Informatica的SuperGlue。这些工具在企业级元数据管理方面发挥着至关重要的作用。 ### IBM ...
评级：4 浏览量：553 收藏量：4 资源大小：114KB 上传时间：2009-04-07

: Informatica+SuperGlue+元数据管理平台 Informatica+SuperGlue+元数据管理平台 Informatica+SuperGlue+元数据管理平台
评级：4 浏览量：216 收藏量：1 资源大小：4.99MB 上传时间：2012-02-26

: Informatica SuperGlue metadata 元数据管理平台元数据管理是现代企业信息化建设的核心部分，Informatica SuperGlue作为一款强大的元数据管理平台，帮助企业管理和理解数据的生命周期，提升数据治理的效率和质量。元数据是描述数据的数据，它不仅包括基本的数据...
评级：4 浏览量：324 收藏量：0 资源大小：4.99MB 上传时间：2008-07-31

: C++ 部署深度学习特征点匹配算法 SuperGluePretrainedNetwork SuperGlue算法作为其中的代表，它的出现将特征点匹配带入了一个新的高度。 SuperGluePretrainedNetwork是基于深度学习的特征点匹配算法，其核心思想是利用预训练的神经网络提取图像特征，并通过深度学习框架进行...
评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：454B 上传时间：2025-08-12

: 基于深度学习算法superpoint的可见光与红外图像关键点检测与对齐源码深度学习作为当前计算机视觉领域的重要技术，已经在图像识别、图像分类、目标检测等多个方面取得了突破性进展。而图像关键点检测作为机器视觉的基础，其研究意义不言而喻。随着算法的发展，特别是在自然语言处理和...
评级：5 浏览量：516 收藏量：1 资源大小：220KB 上传时间：2024-10-04

: hloc-分层本地化工具箱-Python开发这是hloc，这是用于最新6...该代码库与我们的用于特征匹配的图形神经网络SuperGlue相结合，在CVPR 2020上赢得了室内/室外本地化挑战。使用hloc，您可以：在室外（Aachen）和室内（InL）重现我们的CVPR 2020获奖结果
评级：0 浏览量：758 收藏量：0 资源大小：3.51MB 上传时间：2021-05-25

: SuperPoint的onnx文件输入数据1x1x480x640
评级：0 浏览量：151 收藏量：0 资源大小：6.19MB 上传时间：2024-10-10

: SuperGluePretrainedNetwork模型导出在当前的计算机视觉领域中，深度学习模型的导出和部署已成为一个重要环节，尤其对于预训练模型来说更是如此。模型导出是指将训练好的模型转换成能够在不同平台或环境中使用的格式，这一过程不仅需要考虑模型的兼容性...
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：405.46MB 上传时间：2025-05-28

: SuperGluePretrainedNetwork.onnx-mini版解决数据爆炸问题，输入数据改为mini版
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：51.53MB 上传时间：2024-09-26

: superpoint-pytorch:Superpoint https的Pytorch实现超点火炬该文件是对Superpoint模型的pytorch实现和评估，如。我们在RémiPautrat的tensorflow实现中找到了很大的帮助： : 。在兴趣点检测中，我们的模型似乎未完全收敛：但是，同形加法与我们的模型相结合的...
评级：0 浏览量：2168 收藏量：6 资源大小：43.62MB 上传时间：2021-03-16

: image-stitch:拍摄图像并返回全部合并为一张图像的图像缝拍摄图像并返回全部合并为一张图像的图像。测试项目提示：创建一个包含以下功能的NodeJs应用程序：通过浏览和拖放来接受4张图像作为输入。给定4张图像，创建一个新图像，依次按顺序拼接源图像。...
评级：0 浏览量：250 收藏量：0 资源大小：95KB 上传时间：2021-05-12

: 视觉里程计+基于深度学习的图像匹配算法研究+视觉SLAM 视觉里程计（Visual Odometry，简称VO）是计算机视觉领域中的一个重要技术，它通过连续的图像序列估计相机的运动轨迹。结合深度学习的图像匹配算法，可以极大地提高定位的精度和鲁棒性，这对于视觉SLAM...
评级：0 浏览量：833 收藏量：5 资源大小：97.44MB 上传时间：2023-06-26

: 基于深度学习的特征点检测与匹配算法及其在3D重建中的应用研究-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间... 接着，对比了现有的深度学习框架如SuperPoint和SuperGlue，指出它们在特征提取和匹配方面的优势。为了解决现有框架的不足，本文提出了改进的SuperPoint+SuperGlue框架，包括特征点坐标的亚像素级修正和引入自适应...
评级：0 浏览量：98 收藏量：2 资源大小：3.34MB 上传时间：2024-12-07

: 萨的农夫和换行符说的话 ##### Superpoint与SuperGlue算法 - **Superpoint**: 是一种基于深度学习的局部特征检测器，能够从图像中检测出一系列关键点及其对应的描述符。Superpoint算法在图像匹配任务中表现优秀，尤其是在视觉SLAM...
评级：0 浏览量：194 收藏量：0 资源大小：8.68MB 上传时间：2024-03-13

: 的热点推荐的一条黄金分割看预告链接根据给定的信息，本文将详细解析与SuperPoint和SuperGlue相关的技术问题及解决方案，重点关注在将.onnx模型转换为.bin文件过程中遇到的关键问题。这些问题包括`aten::einsum`不支持ONNX 11版本的转换以及`MaxPool`...
评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：3.84MB 上传时间：2024-03-27

: 大模型 / NLP/CV/ 多模态论文笔记与开源仓库、数据集及评测汇总例如，在NLP领域，GLUE和SuperGLUE成为了评估语言理解能力的基准；在CV领域，ImageNet、COCO和VOC等数据集用于物体识别和图像分类的评测。通过这份汇总，研究者和开发者不仅可以获取到宝贵的资源，还可以找到最新...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：676B 上传时间：2025-08-20

: 【大模型八股文面试】：大模型（LLMs）评测面.pdf 当前，诸如superGLUE、GLUE以及中文CLUE等benchmarks在评估大模型方面存在一定的局限性，主要体现在它们无法全面反映大模型在推理能力和多轮对话能力上的性能。为了更有效地评测大模型，研究者提出了honest、helpful...
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：267KB 上传时间：2025-07-04

: 无人机测绘与地理信息AI高精度测绘解决方案.pptx 3. AI高精度处理算法：采用改进的SuperGlue算法进行深度学习影像匹配，提升特征匹配成功率；利用基于RandLA-Net网络架构的地物分类模型进行点云语义分割，以实现高精度的地理信息提取；通过结合U-Net与注意力机制的...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：6.41MB 上传时间：2025-08-19

: 35-大模型（LLMs）评测面.pdf 首先，现有的评价基准如superGLUE、GLUE以及中文的CLUE并不适合评估大模型，因为它们不能有效地衡量大模型的推理能力和多轮对话能力。评价一个大模型通常会从多个维度出发，包括理解能力、语言生成能力、知识面广度...
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: PPT汇报：MambaGlue: Fast and Robust Local Feature Matching With Mamba 在当前的技术背景下，现有的局部特征匹配方法，例如SuperGlue和LightGlue，虽然具有良好的鲁棒性，但它们在计算上通常具有较高的复杂度，这使得它们难以满足如SLAM和视觉定位等应用中的实时性需求。此外，这些方法还...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：2.5MB 上传时间：2025-02-20

: LightGlue学习分享实验结果显示，LightGlue在精确度和相似度方面均优于SuperGlue和SGMNet，而在单应性估计方面，LightGlue也表现出较高的准确度，即使在稀疏关键点的情况下也能比LoFTR更准确。此外，文章还提到了单应性估计的重要性...
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: SuperGlueCVPR_2020.pdf 《SuperGlue: 使用图神经网络学习特征匹配》这篇2020年在CVPR会议上发表的论文，标志着“SuperGlue三部曲”的开端，它提出了一个名为SuperGlue的神经网络模型，该模型旨在解决两组局部特征之间的对应匹配问题，...
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: LightGlue模型PPT分享与现有的技术，如SuperGlue相比，LightGlue在多个方面进行了改进，以更有效地利用计算资源并提升性能。具体而言，LightGlue模型通过以下关键特性实现其功能： 1. 输入局部特征：模型接受一对局部特征作为输入，...
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：8.7MB 上传时间：2024-12-03

: P-Tuning.pdf 为了验证P-Tuning的有效性，作者们在一系列NLU任务上进行了实验，包括LAMA和SuperGLUE等基准测试集。实验结果表明，无论是在完全监督还是少量示例（Few-shot）设置下，P-Tuning都能够显著提高模型性能，并且对于冻结...
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: Mixture-of-Experts with Expert Choice Routing.pdf 此外，在GLUE和SuperGLUE这两个广泛使用的自然语言处理基准测试中，采用专家选择令牌的方法不仅在相同的计算成本下取得了更高的性能，而且在更小的激活成本下也超过了T5密集模型在7项任务中的表现。 #### 五、结论...
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: ST-MOE DESIGNING STABLE AND TRANSFERABLE SPARSE EXPERT MODEL.pdf 这是首次有稀疏模型在迁移学习中实现最先进水平的表现，涵盖了包括推理（如SuperGLUE、ARC Easy、ARC Challenge）、摘要（XSum、CNN-DM）、封闭式问答（WebQA、Natural Questions）以及对抗性构造任务（Winogrande、...
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