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使用ONNXRuntime部署DeDoDe:"局部特征匹配:检测,不要描述——描述,不要检测"。依然是C++和Python两个版本的程序

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hpc203/DeDoDe-onnxrun-cpp-py

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DeDoDe-onnxrun-cpp-py

使用ONNXRuntime部署DeDoDe:"局部特征匹配:检测,不要描述——描述,不要检测"。依然是C++和Python两个版本的程序

训练源码地址是:https://github.com/Parskatt/DeDoDe

onnx文件在百度云盘,链接:https://pan.baidu.com/s/1q2aDXmpCLE__15xyW1IuJw 提取码:okqw

由于本套程序是端到端的关键点检测和匹配的,因此在加载onnx文件时,需要选择weights文件夹里的以dedode_end2end开头的onnx文件。 检测,描述,分开的onnx文件也在weights文件夹,有兴趣的开发者,可以编写多个阶段的程序。

用深度学习做图像特征匹配,经典的算法模型有superpoint+superglue,lightglue,不过算法模型的发布时间, DeDoDe比前两个都要新。

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