【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)

2023-11-17

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前言
使用流程
检测与匹配结果

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

下载好源码。
安装相关依赖。建议直接安装requirements.txt。
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
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。
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。
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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