cvg/FlexGlue

Что это?

Ключевые возможности

• 01Сопоставляет заданные пользователем ключевые точки, плотные сетки выбранных точек или изображения без ключевых точек.
• 02Предсказывает оценку совместной видимости, чтобы отбрасывать похожие пары, например снимки повторяющихся фасадов.
• 03Поддерживает пакетную обработку пар изображений разных размеров.
• 04Предлагает опциональное уточнение координат с точностью до субпикселя с помощью refiners из RoMa v2.
• 05Экспортирует модель в ONNX для запуска через ONNX Runtime без PyTorch.

Сценарии использования

• Поиск соответствий между фотографиями для конвейеров structure-from-motion или реконструкции.
• Отсеивание пар изображений с повторяющимися структурами перед геометрической верификацией или локализацией.
• Запуск сопоставления признаков в среде C++ или без Python с помощью экспорта в ONNX.
• Тестирование производительности или сравнение сопоставителей, работающих с произвольными детекторами ключевых точек.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий и перейдите в его каталог

   git clone https://github.com/cvg/FlexGlue.git && cd FlexGlue
2. 2

   Установите FlexGlue с помощью pip в редактируемом режиме

   python -m pip install -e .
3. 3

   Установите последний коммит LightGlue, чтобы использовать его детекторы ключевых точек (необязательно)

   python -m pip install git+https://github.com/cvg/LightGlue.git
4. 4

   Запустите демонстрационный ноутбук в Colab или локально

Что важно знать

• !Для примера с матчером требуется CUDA GPU.
• !Для наилучшей точности нужны более высокое разрешение и необязательный уточнитель RoMa v2, который увеличивает вычислительные затраты.
• !Проект недавно опубликован как исследовательская работа, поэтому его API может измениться.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое FlexGlue?

Сопоставитель признаков для поиска соответствий между двумя изображениями: работает с разреженными ключевыми точками, плотными сетками или без ключевых точек и умеет выявлять похожие пары изображений. FlexGlue — сопоставитель признаков на Python для задач компьютерного зрения, таких как сопоставление изображений и 3D-реконструкция. Он кодирует каждое изображение с помощью backbone DINOv3-ConvNeXt в карту признаков с шагом 8, уточняет обе карты трансформером и находит соответствие каждой запрашиваемой точки в другом изображении с помощью корреляции. Можно сопоставлять заданные пользователем ключевые точки (в примерах используется детектор ALIKED из LightGlue), плотные сетки выбранных точек или изображения без ключевых точек.

FlexGlue можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

FlexGlue распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

FlexGlue всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в FlexGlue — 3 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать FlexGlue?

Поиск соответствий между фотографиями для конвейеров structure-from-motion или реконструкции. Отсеивание пар изображений с повторяющимися структурами перед геометрической верификацией или локализацией. Запуск сопоставления признаков в среде C++ или без Python с помощью экспорта в ONNX. Тестирование производительности или сравнение сопоставителей, работающих с произвольными детекторами ключевых точек.

Как установить FlexGlue?

Клонируйте репозиторий и перейдите в его каталог: git clone https://github.com/cvg/FlexGlue.git && cd FlexGlue Установите FlexGlue с помощью pip в редактируемом режиме: python -m pip install -e . Установите последний коммит LightGlue, чтобы использовать его детекторы ключевых точек (необязательно): python -m pip install git+https://github.com/cvg/LightGlue.git Запустите демонстрационный ноутбук в Colab или локально

Где скачать FlexGlue?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/cvg/FlexGlue