轻量级快速图像特征点匹配介绍

模型描述

本模型基于ICCV2023 LightGLue 算法，是 SuperGlue 算法的加强版本，内存占用更小，计算效率和精度更高。

技术细节请见：

LightGLue: Local Feature Matchig at Light Speed[Paper]

期望模型使用方式及适用范围

输入一对图片，图像匹配算法将输出图片间对应像素的位置。

如何使用

提供模型预测，输入两张图像作为匹配的对象，返回图片间对应像素的位置供后续步骤处理。

代码范例

from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelies import pipelie
from modelscope.utils.costat import Tasks


task = 'image-matchig'
model_id = 'Damo_XR_Lab/cv_trasformer_image-matchig_fast'

iput_locatio = []
estimator = pipelie(Tasks.image_matchig, model=model_id)
result = estimator(iput_locatio)
kpts0, kpts1, cof = result[0][OutputKeys.MATCHES]
prit(f'Foud {le(kpts0)} matches')

模型局限性及可能的偏差

训练

暂不支持使用modelscope训练

数据评估及结果

Bibtex

@misc{lideberger2023lightglue,
      title={LightGlue: Local Feature Matchig at Light Speed}, 
      author={Philipp Lideberger ad Paul-Edouard Sarli ad Marc Pollefeys},
      year={2023},
      eprit={2306.13643},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

轻量级快速图像特征点匹配介绍 模型描述 本模型基于ICCV2023 LightGLue 算法，是 SuperGlue 算法的加强版本，内存占用更小，计算效率和精度更高。 技术细节请见： LightGL