【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

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Penta_Kill_5

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