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[学习笔记-深度学习篇]superpoint_superpoint训练步骤_warningm_dm的博客-CSDN博客笔记：SuperPoint:Self Supervised Interest Point Detection and Description 深度学习特征点检测《SuperPoint:Self-Supervised Interest Point Detection and Description》笔记程序解读1.SuperPoint-一个网络结构简单清晰的特征点任务网络_嗯对我就是吃不饱的阿德的博客-CSDN博客_superpoint网络Superpoint的网络结构在如今trick横飞的深度学习领域，显得非常朴素。一个标准的特征提取器（encoder）两个decoder head。Interest Point Decoder部分（detection）将feature map的维度扩展到N。

基于SuperPoint与SuperGlue实现图像配准_superpoint实现_万里鹏程转瞬至的博客-CSDN博客基于SuperPoint与SuperGlue实现图像配准，项目地址https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork，使用到了特殊算子grid_sample，在转onnx时要求opset_version为16及以上（即Superpoint论文详细解读_迦小叶的博客-CSDN博客[1]D.DeTone,2018,“Superpoint:Self-supervised interest point detection and description,”CVPR.[2]D.DeTone,“Toward Geometric Deep SLAM,”pp.1–14,Jul.2017.[3]D.DeTone,T.Malisiewicz。

＼　＿　／ SuperPoint 学习笔记_老蛇皮的博客-CSDN博客SuperPoint:Self-Supervised Interest Point Detection and Description 3.SuperPoint Architecture Innovation Most of the network’s parameters are shared between the two tasks,which isSuperPoint:深度学习特征点+描述子_特征点描述子_a-realcat的博客-CSDN博客【原文链接】：https://www.vincentqin.tech/posts/superpoint/ 本文出自近几年备受瞩目的创业公司MagicLeap，发表在CVPR 2018,一作Daniel DeTone，paper]，slides]，code]。

Superpoint|一种自监督的特征点检测、描述网络_怎么回事呐的博客-CSDN博客_特征点检测框架创建合成数据集Synthetic Shapes（图形简单、像素小、总量巨大，兴趣点准确）利用合成数据集搭建Superpoint网络（网络后面细说）。训练结果在合成数据集Synthetic Shapes上，显著优于传统的SuperPoint 环境配置_xyz599的博客-CSDN博客SuperPoint 环境配置xyz599 于2020-05-09 11:08:52 860 3 分类专栏：cnn 本文为博主原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

视觉SLAM总结—SuperPoint/SuperGlue_Leo-Peng的博客-CSDN博客_superpointSuperPoint发表于2018年，原论文名为《SuperPoint:Self-Supervised Interest Point Detection and Description 该方法使用无监督的方式训练了一个用于提取图像特征以及特征描述子的网络。1.1 superpoint_wangqy3811457的博客-CSDN博客_superpointSuperPoint 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；目前深度学习在SLAM的应用中，有明显对立的两派，一派主张学习特征和描述子。