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数据集:EuRoc v1_03
特征蓝色点表示匹配备选点,绿色点表示成功匹配点,其他颜色点表示早期层中删除的点。
(1)SuperPoint+LightGlue:
匹配率:279/428=65.19%
(2)SIFT+LightGlue:
匹配率=17.23%
(3)DISK+LightGlue:
匹配率=2127/6725=31.63%
数据集:EuRoC v1_03
(1)SuperPoint+LightGlue
在这一些地方糊了,所以像那些冰箱边缘啥的就没提取到
匹配率=592/745=79.46%
(2)SIFT+LightGlue:
匹配率=614/1119=54.87%
(3)DISK+LightGlue:
匹配率=3908/5622=69.51%
数据集:EuRoC mh_05
(1)SuperPoint+LightGlue:
匹配率=472/747=63.19%
(2)SIFT+LightGlue:
匹配率=603/1014=59.47%
(3)DISK+LightGlue:
匹配率=2446/3891=62.86%
(1)SuperPoint+LightGlue:
匹配率=1349/1767=76.34%
(2)SIFT+LightGlue:
匹配率=1162/1726=67.32%
(3)DISK+LightGlue:
匹配率=4741/6163=76.93%
SuperPoint提取的特征点更符合我们直观的印象(例如边缘、折角等),但是提取的特征点较少,尤其是在稀疏纹理之下,所以即使匹配成功率有60%以上,仍然可能无法满足实际应用需求。
SIFT提取的特征点更多,但是其描述子可能稳健性不够,所以在相同场景下匹配成功的数目与SP差不多。
但是从DISK看出,场景中仍存在着更多有效的特征点,在困难场景(模糊、昏暗等)下能够成功使用。
对于匹配器来说,除了有遮挡情况下,基本匹配成功率都在60%以上。随着稳健的特征点的数目增多,成功匹配的数目也增多。它的匹配性能基本不受环境影响
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