【Pytorch论文相关代码】使用SOLD2预训练好的模型检测与匹配线段(自己的数据集)


前言

论文链接:SOLD2: Self-supervised Occlusion-aware Line Description and Detection
论文源码:https://github.com/cvg/SOLD2

使用流程

  1. 下载好源码。
  2. 安装相关依赖。建议直接安装requirements.txt。
  3. 下载预训练好的模型文件:sold2_wireframe.tar。github上作者提供的下载链接非常慢,建议使用下面链接下载:
    链接:sold2_wireframe.tar
  4. 修改目录config/project_config.py中的DATASET_ROOT和EXP_PATH。改为自己的任意文件夹即可,然后在该文件夹下创建四个子文件夹,文件名分别为:synthetic_shapes,export_datasets,wireframe,Holicity。由于我们并不需要训练这四个数据集,所以只要保证目录下有该文件夹即可。
  5. 用jupyter notebook打开notebooks/match_lines.ipynb,以此运行即可。如果有cuda错误,建议重启;如果有cuda out of memory错误,建议清理c盘,至少保留8G左右的空间。
  6. 修改img1,img2为自己的图片数据,运行最后cell即可显示结果。

检测与匹配结果

请添加图片描述
请添加图片描述

版权声明:本文为CSDN博主「18岁小白想成大牛」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/122564995

Penta_Kill_5

我还没有学会写个人说明!

暂无评论

发表评论

相关推荐

yolov5模型训练(自制数据集)

这些东西是我从什么都不知道 熬了十天晚上左右 摸打滚爬于csdn、github总结出来的 在训练过程中遇到什么问题可以在评论区留言或者私信 看到会一一回复 呜呜呜/(ㄒoㄒ)/~~ 1.制作数据集 1.1 lableimg使用&#xff08

GIOU loss

IOU IOU在0~1之间,两个框完全重合为1,所以 为0时没有重合,即值越低 IOU效果越差 IOU loss 1 - IOU,loss 越小,效果越好&#xff0c