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SuperPoint是AR公司——magicleap的工作， SuperGlue是magicleap和苏黎世联邦理工学院(ETH)一起合作的,在2020年附近，SuperPoint+SuperGlue在特征点提取和匹配上有很好的效果，可以达到世界第一的水平。

我们之前相关介绍见 一种用于SLAM/SFM的深度学习特征点 SuperPoint

神经网络真的优于传统方案吗？

谷歌的一项工作，Image Matching Across Wide Baselines: From Paper to Practice 提出了一个发现，有些神经网络的特征点提取效果在论文上看优于SIFT，但是实际中却不见得。由此准备了Image Matching Challenge(图像匹配挑战赛)

SuperPoint和SuperGlue在CVPR2020图像匹配挑战赛中排名第一。并且通过对SuperPont和SuperGlue的优化，许多工作在CVPR2021图像匹配挑战赛中也名列前茅。

比如 2020年8月，旷视研究院 SLAM 组最终在 SLAM Challenge 的 Mono Track 和Stereo Track 两个赛道同时获得冠军。以下是研究人员进行的一些基准测试以及研究人员所用的方法在 leaderboard 上的得分，供大家参考.

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由此可见，在特征点提取与匹配方面，SuperPoint+SuperGlue的组合是非常经典和优秀的，值得我们研究。

国内首个《快速上手SuperPoint、SuperGlue：理论与源码解析》，立减50

效果展示

SuperPoint的demo

源码网址：

https://github.com/magicleap/SuperPointPretrainedNetwork

SuperGlue的demo

源码网址：

https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork

学习教程

计算机视觉life经过周密准备，邀请了黄老师联合制作国内首个《快速上手SuperPoint、SuperGlue：理论与源码解析》教程。黄老师简介：

985硕士，研究方向是视觉SLAM算法及专用硬件加速器设计，设计过SuperPoint的专用硬件加速器，对SuperPoint和SuperGlue的数据流和网络结构有过深入研究，发表相关论文4篇，授权专利2项。

985硕士，研究方向是视觉SLAM算法及专用硬件加速器设计，设计过SuperPoint的专用硬件加速器，对SuperPoint和SuperGlue的数据流和网络结构有过深入研究，发表相关论文4篇，授权专利2项。

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深度教程！深度学习特征提取匹配开源算法SuperPoint和SuperGlue

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