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    YOLOPoint开源 | 新年YOLO依然坚挺,通过结合YOLOv5&SuperPoint,成就多任务SOTA

    关键点通常是指Low-Level 的Landmark,如点、角点或边缘,它们可以从不同的视角轻松检索。这使得移动车辆能够估计其相对于周围环境的位置和方向,甚至可以使用一个或多个相机执行闭环(即同时定位与地图构建,SLAM)。在历史上,这项任务是通过手工设计的特征描述子来完成的,如ORB,SURF,HOG,SIFT。然而,这些方法要么不支持实时处理,要么在光照变化、运动模糊等干扰下表现不佳,或者检测到的关键点是聚集成簇而不是在图像中分散,这降低了姿态估计的准确性。学习到的特征描述子旨在解决这些问题,通常通过以随机亮度、模糊和对比度的形式进行数据增强。

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