OpenGlue：基于开源图神经网络的图像匹配流水线
计算机视觉与模式识别
2022-04-20 v1
摘要
我们提出 OpenGlue：一个免费的开源图像匹配框架，其使用受 SuperGlue \cite{sarlin20superglue} 启发的基于图神经网络（GNN）的匹配器。我们表明，在可用时（例如对于 SIFT 特征）加入额外的几何信息，如局部特征尺度、方向与仿射几何，能显著提升 OpenGlue 匹配器的性能。我们研究了各种注意力机制对精度与速度的影响。我们还通过结合局部描述子与上下文感知描述子给出了一个简单的架构改进。针对不同局部特征的代码与预训练 OpenGlue 模型均已公开可用。
引用
@article{arxiv.2204.08870,
title = {OpenGlue: Open Source Graph Neural Net Based Pipeline for Image Matching},
author = {Ostap Viniavskyi and Mariia Dobko and Dmytro Mishkin and Oles Dobosevych},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08870},
year = {2022}
}