Note
このリポジトリは試験的なONNX変換とサンプルの実装です
・このリポジトリで公開しているXFeatモデルはGPUでONNX推論してもあまり高速化が期待できません
・InterpolatorモデルはONNX変換していますが、Numpyなどで処理したほうが効率が良い可能性があります
・サンプルスクリプトはスパースな特徴点の抽出のみ実装しており、密な特徴点の抽出の実装はしていません

XFeat-Image-Matching-ONNX-Sample

XFeatをONNXに変換し特徴点マッチングを行うサンプルです。
ONNXに変換したモデルも同梱しています。変換自体を試したい方はColaboratoryでXFeat-Convert2ONNX.ipynbを使用ください。

Requirement

• OpenCV 4.5.3.56 or later
• onnxruntime 1.13.0 or later
• scipy 1.11.4 or later

Demo

デモの実行方法は以下です。

python sample.py

• --xfeat_model
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：onnx_model/xfeat_640x352.onnx
• --interpolator_bilinear
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：onnx_model/interpolator_bilinear_640x352.onnx
• --interpolator_bicubic
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：onnx_model/interpolator_bicubic_640x352.onnx
• --interpolator_nearest
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：onnx_model/interpolator_nearest_640x352.onnx
• --image1
  特徴点抽出する画像の格納パス
  デフォルト：image/sample1.jpg
• --image2
  特徴点抽出する画像の格納パス
  デフォルト：image/sample1.jpg

Reference

• verlab/accelerated_features

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

XFeat-Image-Matching-ONNX-Sample is under Apache-2.0 license.