[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-cvg--Hierarchical-Localization":3,"tool-cvg--Hierarchical-Localization":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",142651,2,"2026-04-06T23:34:12",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":10,"env_os":93,"env_gpu":94,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":103,"github_topics":106,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":114,"updated_at":115,"faqs":116,"releases":147},4730,"cvg\u002FHierarchical-Localization","Hierarchical-Localization","Visual localization made easy with hloc","Hierarchical-Localization（简称 hloc）是一个专为高精度 6 自由度视觉定位打造的模块化工具箱。它旨在解决如何在复杂室内外环境中，快速、准确地将二维图像映射到三维空间的核心难题。通过结合图像检索与特征匹配技术，hloc 能够高效复现业界领先的定位成果，并支持用户利用自有数据构建三维地图。\n\n这款工具特别适合计算机视觉领域的研究人员、算法开发者以及需要验证自定义定位方案的工程师。其独特之处在于采用了“分层定位”策略：先通过图像检索快速筛选候选参考图，再利用 SuperGlue 或 LightGlue 等先进算法进行精细特征匹配，最后结合 COLMAP 完成三维重建与定位。这种流程不仅显著提升了计算效率，还保证了在大规模场景下的可扩展性。\n\n此外，hloc 提供了极高的灵活性，允许用户轻松替换特征提取器或匹配器，以评估新算法的性能。项目不仅包含完整的示例管道（如 Aachen、InLoc 数据集），还支持在 Google Colab 上免费运行，让使用者无需配置本地环境即可体验从三维建图到实时定位的全流程。无论是学术研究还是工程落地，Hierarchical-L","Hierarchical-Localization（简称 hloc）是一个专为高精度 6 自由度视觉定位打造的模块化工具箱。它旨在解决如何在复杂室内外环境中，快速、准确地将二维图像映射到三维空间的核心难题。通过结合图像检索与特征匹配技术，hloc 能够高效复现业界领先的定位成果，并支持用户利用自有数据构建三维地图。\n\n这款工具特别适合计算机视觉领域的研究人员、算法开发者以及需要验证自定义定位方案的工程师。其独特之处在于采用了“分层定位”策略：先通过图像检索快速筛选候选参考图，再利用 SuperGlue 或 LightGlue 等先进算法进行精细特征匹配，最后结合 COLMAP 完成三维重建与定位。这种流程不仅显著提升了计算效率，还保证了在大规模场景下的可扩展性。\n\n此外，hloc 提供了极高的灵活性，允许用户轻松替换特征提取器或匹配器，以评估新算法的性能。项目不仅包含完整的示例管道（如 Aachen、InLoc 数据集），还支持在 Google Colab 上免费运行，让使用者无需配置本地环境即可体验从三维建图到实时定位的全流程。无论是学术研究还是工程落地，Hierarchical-Localization 都是探索视觉定位技术的得力助手。","# hloc - the hierarchical localization toolbox\n\nThis is `hloc`, a modular toolbox for state-of-the-art 6-DoF visual localization. It implements [Hierarchical Localization](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1812.03506), leveraging image retrieval and feature matching, and is fast, accurate, and scalable. This codebase combines and makes easily accessible years of research on image matching and Structure-from-Motion.\n\nWith `hloc`, you can:\n\n- Reproduce state-of-the-art results on multiple indoor and outdoor visual localization benchmarks\n- Run Structure-from-Motion with SuperPoint+SuperGlue to localize with your own datasets\n- Evaluate your own local features or image retrieval for visual localization\n- Implement new localization pipelines and debug them easily 🔥\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1812.03506\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcvg_Hierarchical-Localization_readme_6414d399bfb0.png\" width=\"60%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr \u002F>\u003Cem>Hierachical Localization uses both image retrieval and feature matching\u003C\u002Fem>\n\u003C\u002Fp>\n\n##\n\n## Quick start ➡️ [![Open In Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1Eqoz-uLTCGeEWtH95FZyVs2vI-qkTOWr)\n\nBuild 3D maps with Structure-from-Motion and localize any Internet image right from your browser! **You can now run `hloc` and COLMAP in Google Colab with GPU for free.** The notebook [`demo.ipynb`](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1Eqoz-uLTCGeEWtH95FZyVs2vI-qkTOWr) shows how to run SfM and localization in just a few steps. Try it with your own data and let us know!\n\n## Installation\n\n`hloc` requires Python >=3.7 and PyTorch >=1.1. Installing the package locally pulls the other dependencies:\n\n```bash\ngit clone --recursive https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002F\ncd Hierarchical-Localization\u002F\npython -m pip install -e .\n```\n\nAll dependencies are listed in `requirements.txt`. **Starting with `hloc-v1.3`, installing COLMAP is not required anymore.** This repository includes external local features as git submodules – don't forget to pull submodules with `git submodule update --init --recursive`.\n\nWe also provide a Docker image:\n```bash\ndocker build -t hloc:latest .\ndocker run -it --rm -p 8888:8888 hloc:latest  # for GPU support, add `--runtime=nvidia`\njupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 --no-browser --allow-root\n```\n\n## General pipeline\n\nThe toolbox is composed of scripts, which roughly perform the following steps:\n\n1. Extract local features, like [SuperPoint](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1712.07629) or [DISK](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.13566), for all database and query images\n2. Build a reference 3D SfM model\n   1. Find covisible database images, with retrieval or a prior SfM model\n   2. Match these database pairs with [SuperGlue](https:\u002F\u002Fpsarlin.com\u002Fsuperglue\u002F) or the faster [LightGlue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FLightGlue)\n   3. Triangulate a new SfM model with COLMAP\n3. Find database images relevant to each query, using retrieval\n4. Match the query images\n5. Run the localization\n6. Visualize and debug\n\nThe localization can then be evaluated on [visuallocalization.net](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002F) for the supported datasets. When 3D Lidar scans are available, such as for the indoor dataset InLoc, step 2. can be skipped.\n\nStrcture of the toolbox:\n\n- `hloc\u002F*.py` : top-level scripts\n- `hloc\u002Fextractors\u002F` : interfaces for feature extractors\n- `hloc\u002Fmatchers\u002F` : interfaces for feature matchers\n- `hloc\u002Fpipelines\u002F` : entire pipelines for multiple datasets\n\n`hloc` can be imported as an external package with `import hloc` or called from the command line with:\n```bash\npython -m hloc.name_of_script --arg1 --arg2\n```\n\n## Tasks\n\nWe provide step-by-step guides to localize with Aachen, InLoc, and to generate reference poses for your own data using SfM. Just download the datasets and you're reading to go!\n\n### Aachen – outdoor localization\n\nHave a look at [`pipeline_Aachen.ipynb`](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_Aachen.ipynb) for a step-by-step guide on localizing with Aachen. Play with the visualization, try new local features or matcher, and have fun! Don't like notebooks? You can also run all scripts from the command line.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_Aachen.ipynb\">\u003Cimg src=\"doc\u002Floc_aachen.svg\" width=\"70%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n### InLoc – indoor localization\n\nThe notebook [`pipeline_InLoc.ipynb`](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_InLoc.ipynb) shows the steps for localizing with InLoc. It's much simpler since a 3D SfM model is not needed.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_InLoc.ipynb\">\u003Cimg src=\"doc\u002Floc_inloc.svg\" width=\"70%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n### SfM reconstruction from scratch\n\nWe show in [`pipeline_SfM.ipynb`](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_SfM.ipynb) how to run 3D reconstruction for an unordered set of images. This generates reference poses, and a nice sparse 3D model suitable for localization with the same pipeline as Aachen.\n\n## Results\n\n- Supported local feature extractors: [SuperPoint](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1712.07629), [DISK](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.13566), [D2-Net](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1905.03561), [SIFT](https:\u002F\u002Fwww.cs.ubc.ca\u002F~lowe\u002Fpapers\u002Fijcv04.pdf), and [R2D2](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1906.06195).\n- Supported feature matchers: [SuperGlue](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1911.11763), its faster follow-up [LightGlue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FLightGlue), and nearest neighbor search with ratio test, distance test, and\u002For mutual check. hloc also supports dense matching with [LoFTR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzju3dv\u002FLoFTR).\n- Supported image retrieval: [NetVLAD](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1511.07247), [AP-GeM\u002FDIR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnaver\u002Fdeep-image-retrieval), [OpenIBL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyxgeee\u002FOpenIBL), and [MegaLoc](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgmberton\u002FMegaLoc).\n\nUsing NetVLAD for retrieval, we obtain the following best results:\n\n| Methods                                                      | Aachen day         | Aachen night       | Retrieval      |\n| ------------------------------------------------------------ | ------------------ | ------------------ | -------------- |\n| [SuperPoint + SuperGlue](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10931\u002F) | 89.6 \u002F 95.4 \u002F 98.8 | 86.7 \u002F 93.9 \u002F 100  | NetVLAD top 50 |\n| [SuperPoint + NN](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10866\u002F) | 85.4 \u002F 93.3 \u002F 97.2 | 75.5 \u002F 86.7 \u002F 92.9 | NetVLAD top 30 |\n| D2Net (SS) + NN                                              | 84.6 \u002F 91.4 \u002F 97.1 | 83.7 \u002F 90.8 \u002F 100  | NetVLAD top 30 |\n\n| Methods                                                      | InLoc DUC1         | InLoc DUC2         | Retrieval      |\n| ------------------------------------------------------------ | ------------------ | ------------------ | -------------- |\n| [SuperPoint + SuperGlue](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10936\u002F) | 46.5 \u002F 65.7 \u002F 78.3 | 52.7 \u002F 72.5 \u002F 79.4 | NetVLAD top 40 |\n| [SuperPoint + SuperGlue (temporal)](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10937\u002F) | 49.0 \u002F 68.7 \u002F 80.8 | 53.4 \u002F 77.1 \u002F 82.4 | NetVLAD top 40 |\n| [SuperPoint + NN](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10896\u002F) | 39.9 \u002F 55.6 \u002F 67.2 | 37.4 \u002F 57.3 \u002F 70.2 | NetVLAD top 20 |\n| D2Net (SS) + NN                                              | 39.9 \u002F 57.6 \u002F 67.2 | 36.6 \u002F 53.4 \u002F 61.8 | NetVLAD top 20 |\n\nCheck out [visuallocalization.net\u002Fbenchmark](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fbenchmark) for more details and additional baselines.\n\n## Supported datasets\n\nWe provide in [`hloc\u002Fpipelines\u002F`](.\u002Fhloc\u002Fpipelines) scripts to run the reconstruction and the localization on the following datasets: Aachen Day-Night (v1.0 and v1.1), InLoc, Extended CMU Seasons, RobotCar Seasons, 4Seasons, Cambridge Landmarks, and 7-Scenes. For example, after downloading the dataset [with the instructions given here](.\u002Fhloc\u002Fpipelines\u002FAachen#installation), we can run the Aachen Day-Night pipeline with SuperPoint+SuperGlue using the command:\n```bash\npython -m hloc.pipelines.Aachen.pipeline [--outputs .\u002Foutputs\u002Faachen]\n```\n\n## BibTex Citation\n\nIf you report any of the above results in a publication, or use any of the tools provided here, please consider citing both [Hierarchical Localization](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1812.03506) and [SuperGlue](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1911.11763) papers:\n\n```\n@inproceedings{sarlin2019coarse,\n  title     = {From Coarse to Fine: Robust Hierarchical Localization at Large Scale},\n  author    = {Paul-Edouard Sarlin and\n               Cesar Cadena and\n               Roland Siegwart and\n               Marcin Dymczyk},\n  booktitle = {CVPR},\n  year      = {2019}\n}\n\n@inproceedings{sarlin2020superglue,\n  title     = {{SuperGlue}: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks},\n  author    = {Paul-Edouard Sarlin and\n               Daniel DeTone and\n               Tomasz Malisiewicz and\n               Andrew Rabinovich},\n  booktitle = {CVPR},\n  year      = {2020},\n}\n```\n\n## Going further\n\n### Debugging and Visualization\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[Click to expand]\u003C\u002Fsummary>\n\nEach localization run generates a pickle log file. For each query, it contains the selected database images, their matches, and information from the pose solver, such as RANSAC inliers. It can thus be parsed to gather statistics and analyze failure modes or difficult scenarios. \n\nWe also provide some visualization tools in [`hloc\u002Fvisualization.py`](.\u002Fhloc\u002Fvisualization.py) to visualize some attributes of the 3D SfM model, such as visibility of the keypoints, their track length, or estimated sparse depth (like below).\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\".\u002Fpipeline_Aachen.ipynb\">\u003Cimg src=\"doc\u002Fdepth_aachen.svg\" width=\"60%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Using your own local features or matcher\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[Click to expand]\u003C\u002Fsummary>\n\nIf your code is based on PyTorch: simply add a new interface in [`hloc\u002Fextractors\u002F`](hloc\u002Fextractors\u002F) or [`hloc\u002Fmatchers\u002F`](hloc\u002Fmatchers\u002F). It needs to inherit from `hloc.utils.base_model.BaseModel`, take as input a data dictionary, and output a prediction dictionary. Have a look at `hloc\u002Fextractors\u002Fsuperpoint.py` for an example. You can additionally define a standard configuration in [`hloc\u002Fextract_features.py`](hloc\u002Fextract_features.py) or [`hloc\u002Fmatch_features.py`](hloc\u002Fmatch_features.py) - it can then be called directly from the command line.\n\nIf your code is based on TensorFlow: you will need to either modify `hloc\u002Fextract_features.py` and `hloc\u002Fmatch_features.py`, or export yourself the features and matches to HDF5 files, described below.\n\nIn a feature file, each key corresponds to the relative path of an image w.r.t. the dataset root (e.g. `db\u002F1.jpg` for Aachen), and has one dataset per prediction (e.g. `keypoints` and `descriptors`, with shape Nx2 and DxN).\n\nIn a match file, each key corresponds to the string `path0.replace('\u002F', '-')+'_'+path1.replace('\u002F', '-')` and has a dataset `matches0` with shape N. It indicates, for each keypoint in the first image, the index of the matching keypoint in the second image, or `-1` if the keypoint is unmatched.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Using your own image retrieval\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[Click to expand]\u003C\u002Fsummary>\n\n`hloc` also provides an interface for image retrieval via `hloc\u002Fextract_features.py`. As previously, simply add a new interface to [`hloc\u002Fextractors\u002F`](hloc\u002Fextractors\u002F). Alternatively, you will need to export the global descriptors into an HDF5 file, in which each key corresponds to the relative path of an image w.r.t. the dataset root, and contains a dataset `global_descriptor` with size D. You can then export the images pairs with [`hloc\u002Fpairs_from_retrieval.py`](hloc\u002Fpairs_from_retrieval.py).\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### Reconstruction with known camera parameters\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[Click to expand]\u003C\u002Fsummary>\n\nIf the calibration of the camera is known, for example from an external calibration system, you can tell hloc to use these parameters instead of estimating them from EXIF. The name of the camera models and their parameters are [defined by COLMAP](https:\u002F\u002Fcolmap.github.io\u002Fcameras.html). Python API:\n```python\nopts = dict(camera_model='SIMPLE_RADIAL', camera_params=','.join(map(str, (f, cx, cy, k))))\nmodel = reconstruction.main(..., image_options=opts)\n```\nCommand-line interface:\n```bash\npython -m hloc.reconstruction [...] --image_options camera_model='\"SIMPLE_RADIAL\"' camera_params='\"256,256,256,0\"'\n```\n\nBy default, hloc refines the camera parameters during the reconstruction process. To prevent this, add:\n```python\nreconstruction.main(..., mapper_options=dict(ba_refine_focal_length=False, ba_refine_extra_params=False))\n```\n```bash\npython -m hloc.reconstruction [...] --mapper_options ba_refine_focal_length=False ba_refine_extra_params=False\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Versions\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.4 (July 2023)\u003C\u002Fsummary>\n\n- New front ends\n  - global features: OpenIBL (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F164), CosPlace (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F257)\n  - patch descriptors: SOSNet (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F161), HardNet (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F235)\n  - detector & descriptor: DISK (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F233, https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F291)\n  - sparse matching: AdaLAM (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F229), LightGlue (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F285)\n  - dense matching: LoFTR (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F173, https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F243, https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F254)\n- Triangulation: use known camera poses for two-view geometric verification (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F178)\n- Control over COLMAP import and reconstruction options (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F210)\n- Performance\n  - More reliably skip existing pairs in a match file (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F159)\n  - Faster HDF5 write (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F194)\n  - Parallel reading and writing in match_features (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F242)\n- Add scalar detection uncertainty for LaMAR (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F158)\n- Documentation (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F294)\n- Updated requirements: tqdm>=4.36.0, pycolmap>=0.3.0, kornia>=0.6.11\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.3 (January 2022)\u003C\u002Fsummary>\n\n- Demo notebook in Google Colab\n- Use the new pycolmap Reconstruction objects and pipeline API\n  - Do not require an installation of COLMAP anymore - pycolmap is enough\n  - Faster model reading and writing\n  - Fine-grained control over camera sharing via the `camera_mode` parameter\n  - Localization with unknown or inaccurate focal length\n- Modular localization API with control over all estimator parameters\n- 3D visualizations or camera frustums and points with plotly\n- Package-specific logging in the hloc namespace\n- Store the extracted features by default as fp16 instead of fp32\n- Optionally fix a long-standing bug in SuperPoint descriptor sampling\n- Add script to compute exhaustive pairs for reconstruction or localization\n- Require pycolmap>=0.1.0 and Python>=3.7\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.2 (December 2021)\u003C\u002Fsummary>\n\n- Bug fixes and usability improvements.\n- Support PIL backend for image resizing.\n- Add `__version__` attribute to check against future releases.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.1 (July 2021)\u003C\u002Fsummary>\n\n- **Breaking**: improved structure of the SfM folders (triangulation and reconstruction), see [#76](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F76)\n- Support for image retrieval (NetVLAD, DIR) and more local features (SIFT, R2D2)\n- Support for more datasets: Aachen v1.1, Extended CMU Seasons, RobotCar Seasons, Cambridge Landmarks, 7-Scenes\n- Simplified pipeline and API\n- Spatial matcher\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.0 (July 2020)\u003C\u002Fsummary>\n\nInitial public version.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Contributions welcome!\n\nExternal contributions are very much welcome. Please follow the [PEP8 style guidelines](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdev\u002Fpeps\u002Fpep-0008\u002F) using a linter like flake8. This is a non-exhaustive list of features that might be valuable additions:\n\n- [ ] support for GPS (extraction from EXIF + guided retrieval)\n- [ ] covisibility clustering for InLoc\n- [ ] visualization of the raw predictions (features and matches)\n- [ ] other local features or image retrieval\n\nCreated and maintained by [Paul-Edouard Sarlin](https:\u002F\u002Fpsarlin.com\u002F) with the help of many contributors.\n","# hloc - 分层定位工具箱\n\n这是 `hloc`，一个用于最先进的6自由度视觉定位的模块化工具箱。它实现了[分层定位](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1812.03506)，利用图像检索和特征匹配技术，具有速度快、精度高、可扩展性强的特点。该代码库整合并简化了多年来在图像匹配和运动恢复结构（SfM）领域的研究成果。\n\n使用 `hloc`，你可以：\n\n- 在多个室内和室外视觉定位基准上复现最先进结果\n- 使用 SuperPoint+SuperGlue 运行运动恢复结构（SfM），以自己的数据集进行定位\n- 评估自定义局部特征或图像检索在视觉定位中的表现\n- 轻松实现并调试新的定位流程 🔥\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1812.03506\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcvg_Hierarchical-Localization_readme_6414d399bfb0.png\" width=\"60%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr \u002F>\u003Cem>分层定位同时利用图像检索和特征匹配\u003C\u002Fem>\n\u003C\u002Fp>\n\n##\n\n## 快速入门 ➡️ [![在 Colab 中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1Eqoz-uLTCGeEWtH95FZyVs2vI-qkTOWr)\n\n通过运动恢复结构（SfM）构建3D地图，并直接在浏览器中对任何网络图片进行定位！**现在你可以在 Google Colab 中免费使用 GPU 运行 `hloc` 和 COLMAP。** 笔记本 [`demo.ipynb`](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1Eqoz-uLTCGeEWtH95FZyVs2vI-qkTOWr) 展示了如何仅需几步即可完成 SfM 和定位。尝试使用你自己的数据，并告诉我们你的体验！\n\n## 安装\n\n`hloc` 需要 Python >=3.7 和 PyTorch >=1.1。本地安装该包会自动拉取其他依赖项：\n\n```bash\ngit clone --recursive https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002F\ncd Hierarchical-Localization\u002F\npython -m pip install -e .\n```\n\n所有依赖项均列于 `requirements.txt` 文件中。**从 `hloc-v1.3` 开始，不再需要安装 COLMAP。** 此仓库包含作为 Git 子模块的外部局部特征提取器——请别忘了使用 `git submodule update --init --recursive` 拉取子模块。\n\n我们还提供了 Docker 镜像：\n```bash\ndocker build -t hloc:latest .\ndocker run -it --rm -p 8888:8888 hloc:latest  # 如需 GPU 支持，请添加 `--runtime=nvidia`\njupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 --no-browser --allow-root\n```\n\n## 总体流程\n\n该工具箱由一系列脚本组成，大致执行以下步骤：\n\n1. 对所有数据库图像和查询图像提取局部特征，例如 [SuperPoint](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1712.07629) 或 [DISK](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.13566)\n2. 构建参考的 3D SfM 模型\n   1. 通过检索或先验的 SfM 模型找到共视的数据库图像\n   2. 使用 [SuperGlue](https:\u002F\u002Fpsarlin.com\u002Fsuperglue\u002F) 或更快速的 [LightGlue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FLightGlue) 匹配这些数据库图像对\n   3. 使用 COLMAP 三角测量生成新的 SfM 模型\n3. 利用检索技术找出与每个查询图像相关的数据库图像\n4. 匹配查询图像\n5. 执行定位\n6. 可视化并调试\n\n随后，可以将定位结果在 [visuallocalization.net](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002F) 上针对支持的数据集进行评估。当有 3D 激光雷达扫描数据可用时，例如室内数据集 InLoc，步骤 2. 可以被跳过。\n\n工具箱的结构如下：\n\n- `hloc\u002F*.py`：顶层脚本\n- `hloc\u002Fextractors\u002F`：特征提取器接口\n- `hloc\u002Fmatchers\u002F`：特征匹配器接口\n- `hloc\u002Fpipelines\u002F`：针对多个数据集的完整定位流程\n\n`hloc` 可以作为外部包导入，使用 `import hloc`；也可以通过命令行调用：\n```bash\npython -m hloc.name_of_script --arg1 --arg2\n```\n\n## 任务\n\n我们提供了逐步指南，教你如何使用 Aachen 和 InLoc 数据集进行定位，以及如何使用 SfM 为自己的数据生成参考位姿。只需下载数据集，即可开始操作！\n\n### Aachen – 室外定位\n\n请参阅 [`pipeline_Aachen.ipynb`](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_Aachen.ipynb)，其中详细介绍了使用 Aachen 数据集进行定位的步骤。你可以玩转可视化效果，尝试不同的局部特征或匹配器，尽情享受吧！不喜欢笔记本？你也可以直接通过命令行运行所有脚本。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_Aachen.ipynb\">\u003Cimg src=\"doc\u002Floc_aachen.svg\" width=\"70%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n### InLoc – 室内定位\n\n笔记本 [`pipeline_InLoc.ipynb`](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_InLoc.ipynb) 展示了使用 InLoc 数据集进行定位的步骤。由于无需构建 3D SfM 模型，整个过程更加简单。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_InLoc.ipynb\">\u003Cimg src=\"doc\u002Floc_inloc.svg\" width=\"70%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n### 从零开始的 SfM 重建\n\n我们在 [`pipeline_SfM.ipynb`](https:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fpipeline_SfM.ipynb) 中展示了如何对一组无序图像进行 3D 重建。这将生成参考位姿，以及一个适合与 Aachen 相同流程进行定位的稀疏 3D 模型。\n\n## 结果\n\n- 支持的局部特征提取器：[SuperPoint](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1712.07629)、[DISK](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2006.13566)、[D2-Net](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1905.03561)、[SIFT](https:\u002F\u002Fwww.cs.ubc.ca\u002F~lowe\u002Fpapers\u002Fijcv04.pdf) 和 [R2D2](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1906.06195)。\n- 支持的特征匹配器：[SuperGlue](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1911.11763)、其更快的后续版本 [LightGlue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FLightGlue)，以及基于比率测试、距离测试和\u002F或双向检查的最近邻搜索。hloc 还支持使用 [LoFTR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzju3dv\u002FLoFTR) 进行稠密匹配。\n- 支持的图像检索方法：[NetVLAD](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1511.07247)、[AP-GeM\u002FDIR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnaver\u002Fdeep-image-retrieval)、[OpenIBL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyxgeee\u002FOpenIBL) 和 [MegaLoc](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgmberton\u002FMegaLoc)。\n\n使用 NetVLAD 进行检索时，我们获得了以下最佳结果：\n\n| 方法                                                      | 亚琛白天         | 亚琛夜晚       | 检索      |\n| ------------------------------------------------------------ | ------------------ | ------------------ | -------------- |\n| [SuperPoint + SuperGlue](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10931\u002F) | 89.6 \u002F 95.4 \u002F 98.8 | 86.7 \u002F 93.9 \u002F 100  | NetVLAD 前50名 |\n| [SuperPoint + NN](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10866\u002F) | 85.4 \u002F 93.3 \u002F 97.2 | 75.5 \u002F 86.7 \u002F 92.9 | NetVLAD 前30名 |\n| D2Net (SS) + NN                                              | 84.6 \u002F 91.4 \u002F 97.1 | 83.7 \u002F 90.8 \u002F 100  | NetVLAD 前30名 |\n\n| 方法                                                      | InLoc DUC1         | InLoc DUC2         | 检索      |\n| ------------------------------------------------------------ | ------------------ | ------------------ | -------------- |\n| [SuperPoint + SuperGlue](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10936\u002F) | 46.5 \u002F 65.7 \u002F 78.3 | 52.7 \u002F 72.5 \u002F 79.4 | NetVLAD 前40名 |\n| [SuperPoint + SuperGlue (时间序列)](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10937\u002F) | 49.0 \u002F 68.7 \u002F 80.8 | 53.4 \u002F 77.1 \u002F 82.4 | NetVLAD 前40名 |\n| [SuperPoint + NN](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fdetails\u002F10896\u002F) | 39.9 \u002F 55.6 \u002F 67.2 | 37.4 \u002F 57.3 \u002F 70.2 | NetVLAD 前20名 |\n| D2Net (SS) + NN                                              | 39.9 \u002F 57.6 \u002F 67.2 | 36.6 \u002F 53.4 \u002F 61.8 | NetVLAD 前20名 |\n\n更多详细信息和基准数据，请访问 [visuallocalization.net\u002Fbenchmark](https:\u002F\u002Fwww.visuallocalization.net\u002Fbenchmark)。\n\n## 支持的数据集\n\n我们在 [`hloc\u002Fpipelines\u002F`](.\u002Fhloc\u002Fpipelines) 中提供了脚本，用于在以下数据集上运行重建和定位任务：亚琛昼夜（v1.0 和 v1.1）、InLoc、扩展版 CMU 四季、RobotCar 四季、4Seasons、剑桥地标和 7-Scenes。例如，在按照此处提供的说明下载数据集后，我们可以使用以下命令运行亚琛昼夜数据集的 SuperPoint+SuperGlue 流程：\n```bash\npython -m hloc.pipelines.Aachen.pipeline [--outputs .\u002Foutputs\u002Faachen]\n```\n\n## BibTex 引用\n\n如果您在论文中报告了上述任何结果，或使用了此处提供的任何工具，请考虑同时引用 [Hierarchical Localization](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1812.03506) 和 [SuperGlue](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F1911.11763) 的论文：\n\n```\n@inproceedings{sarlin2019coarse,\n  title     = {从粗到细：大规模下的鲁棒分层定位},\n  author    = {Paul-Edouard Sarlin、Cesar Cadena、Roland Siegwart 和 Marcin Dymczyk},\n  booktitle = {CVPR},\n  year      = {2019}\n}\n\n@inproceedings{sarlin2020superglue,\n  title     = {{SuperGlue}：利用图神经网络学习特征匹配},\n  author    = {Paul-Edouard Sarlin、Daniel DeTone、Tomasz Malisiewicz 和 Andrew Rabinovich},\n  booktitle = {CVPR},\n  year      = {2020},\n}\n```\n\n## 更进一步\n\n### 调试与可视化\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[点击展开]\u003C\u002Fsummary>\n\n每次定位运行都会生成一个 pickle 日志文件。对于每个查询，该文件包含所选的数据库图像、它们的匹配点，以及姿态求解器的相关信息，例如 RANSAC 内点。因此，可以通过解析该文件来收集统计数据，并分析失败模式或困难场景。\n\n我们还在 [`hloc\u002Fvisualization.py`](.\u002Fhloc\u002Fvisualization.py) 中提供了一些可视化工具，用于展示 3D SfM 模型的一些属性，如关键点的可见性、轨迹长度或估计的稀疏深度（如下所示）。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\".\u002Fpipeline_Aachen.ipynb\">\u003Cimg src=\"doc\u002Fdepth_aachen.svg\" width=\"60%\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 使用您自己的局部特征或匹配器\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[点击展开]\u003C\u002Fsummary>\n\n如果您的代码基于 PyTorch：只需在 [`hloc\u002Fextractors\u002F`](hloc\u002Fextractors\u002F) 或 [`hloc\u002Fmatchers\u002F`](hloc\u002Fmatchers\u002F) 中添加一个新的接口。该接口需要继承自 `hloc.utils.base_model.BaseModel`，以数据字典作为输入，并输出预测字典。请参阅 `hloc\u002Fextractors\u002Fsuperpoint.py` 以获取示例。此外，您还可以在 [`hloc\u002Fextract_features.py`](hloc\u002Fextract_features.py) 或 [`hloc\u002Fmatch_features.py`](hloc\u002Fmatch_features.py) 中定义标准配置——随后可以直接通过命令行调用。\n\n如果您的代码基于 TensorFlow：您需要修改 `hloc\u002Fextract_features.py` 和 `hloc\u002Fmatch_features.py`；或者将特征和匹配结果导出为 HDF5 文件，具体说明如下。\n\n在特征文件中，每个键对应于图像相对于数据集根目录的相对路径（例如，亚琛数据集中的 `db\u002F1.jpg`），并且每个预测都包含一个数据集（如 `keypoints` 和 `descriptors`，形状分别为 Nx2 和 DxN）。\n\n在匹配文件中，每个键对应于字符串 `path0.replace('\u002F', '-')+'_'+path1.replace('\u002F', '-')`，并包含一个名为 `matches0` 的数据集，形状为 N。它表示第一张图像中的每个关键点在第二张图像中的匹配关键点索引，若未匹配则为 `-1`。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 使用您自己的图像检索方法\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[点击展开]\u003C\u002Fsummary>\n\n`hloc` 还提供了一个通过 `hloc\u002Fextract_features.py` 进行图像检索的接口。与之前相同，只需在 [`hloc\u002Fextractors\u002F`](hloc\u002Fextractors\u002F) 中添加一个新的接口。或者，您也可以将全局描述符导出为 HDF5 文件，其中每个键对应于图像相对于数据集根目录的相对路径，并包含一个大小为 D 的 `global_descriptor` 数据集。随后，您可以使用 [`hloc\u002Fpairs_from_retrieval.py`](hloc\u002Fpairs_from_retrieval.py) 导出图像对。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n### 使用已知相机参数进行重建\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[点击展开]\u003C\u002Fsummary>\n\n如果相机的标定信息已知，例如来自外部标定系统，您可以告知 hloc 使用这些参数，而不是从 EXIF 数据中估计它们。相机模型及其参数的名称由 [COLMAP](https:\u002F\u002Fcolmap.github.io\u002Fcameras.html) 定义。Python API：\n```python\nopts = dict(camera_model='SIMPLE_RADIAL', camera_params=','.join(map(str, (f, cx, cy, k))))\nmodel = reconstruction.main(..., image_options=opts)\n```\n命令行界面：\n```bash\npython -m hloc.reconstruction [...] --image_options camera_model='\"SIMPLE_RADIAL\"' camera_params='\"256,256,256,0\"'\n```\n\n默认情况下，hloc 会在重建过程中优化相机参数。若要禁止此操作，可添加：\n```python\nreconstruction.main(..., mapper_options=dict(ba_refine_focal_length=False, ba_refine_extra_params=False))\n```\n```bash\npython -m hloc.reconstruction [...] --mapper_options ba_refine_focal_length=False ba_refine_extra_params=False\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 版本说明\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.4（2023年7月）\u003C\u002Fsummary>\n\n- 新的前端模块\n  - 全局特征：OpenIBL（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F164）、CosPlace（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F257）\n  - 特征描述子：SOSNet（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F161）、HardNet（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F235）\n  - 检测器与描述子：DISK（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F233、https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F291）\n  - 稀疏匹配：AdaLAM（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F229）、LightGlue（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F285）\n  - 密集匹配：LoFTR（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F173、https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F243、https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F254）\n- 三角测量：使用已知相机位姿进行两视图几何验证（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F178）\n- 对 COLMAP 导入和重建选项的控制（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F210）\n- 性能改进\n  - 更可靠地跳过匹配文件中已存在的点对（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F159）\n  - 加快 HDF5 写入速度（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F194）\n  - 在 match_features 中实现并行读写（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F242）\n- 为 LaMAR 添加标量检测不确定性（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F158）\n- 文档更新（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F294）\n- 更新依赖项：tqdm>=4.36.0、pycolmap>=0.3.0、kornia>=0.6.11\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.3（2022年1月）\u003C\u002Fsummary>\n\n- Google Colab 中的演示笔记本\n- 使用新的 pycolmap Reconstruction 对象和管道 API\n  - 不再需要安装 COLMAP——仅需 pycolmap 即可\n  - 更快的模型读取和写入\n  - 通过 `camera_mode` 参数对相机共享进行细粒度控制\n  - 支持焦距未知或不准确情况下的定位\n- 模块化的定位 API，可控制所有估计器参数\n- 使用 plotly 可视化 3D 场景、相机视锥及点云\n- hloc 命名空间中的包级日志记录\n- 默认将提取的特征存储为 fp16 格式，而非 fp32\n- 可选修复 SuperPoint 描述子采样中的长期 bug\n- 添加用于计算重建或定位所需穷举点对的脚本\n- 需要 pycolmap>=0.1.0 和 Python>=3.7\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.2（2021年12月）\u003C\u002Fsummary>\n\n- 错误修复和易用性改进。\n- 支持 PIL 后端进行图像缩放。\n- 添加 `__version__` 属性，以便检查未来版本。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.1（2021年7月）\u003C\u002Fsummary>\n\n- **重大变更**：改进了 SfM 文件夹结构（三角测量和重建），详见 [#76](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F76)\n- 支持图像检索（NetVLAD、DIR）以及更多局部特征（SIFT、R2D2）\n- 支持更多数据集：Aachen v1.1、Extended CMU Seasons、RobotCar Seasons、Cambridge Landmarks、7-Scenes\n- 简化了流程和 API\n- 空间匹配器\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>v1.0（2020年7月）\u003C\u002Fsummary>\n\n首次公开发布版本。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 欢迎贡献！\n\n非常欢迎外部贡献。请遵循 [PEP8 编码规范](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdev\u002Fpeps\u002Fpep-0008\u002F)，并使用 flake8 等代码检查工具。以下是一些可能有价值的新增功能列表：\n\n- [ ] 支持 GPS（从 EXIF 提取 + 引导式检索）\n- [ ] InLoc 的共视聚类\n- [ ] 原始预测结果（特征和匹配）的可视化\n- [ ] 其他局部特征或图像检索方法\n\n由 [Paul-Edouard Sarlin](https:\u002F\u002Fpsarlin.com\u002F) 在众多贡献者的帮助下创建并维护。","# Hierarchical-Localization (hloc) 快速上手指南\n\n`hloc` 是一个模块化的工具箱，用于实现最先进的 6-DoF 视觉定位。它结合了图像检索和特征匹配技术（如 SuperPoint + SuperGlue），能够快速、准确地构建 3D 地图并定位查询图像。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐) 或 macOS\n*   **Python**: >= 3.7\n*   **PyTorch**: >= 1.1 (建议安装支持 CUDA 的版本以加速推理)\n*   **Git**: 用于克隆仓库及子模块\n*   **硬件**: 推荐使用 NVIDIA GPU 以获得最佳性能（特别是运行 SuperGlue\u002FLightGlue 时）\n\n> **注意**：从 `hloc-v1.3` 版本开始，不再需要预先手动安装 COLMAP，工具会自动处理相关依赖。\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 方法一：本地源码安装（推荐）\n\n通过 `pip` 进行可编辑安装，方便开发调试。\n\n```bash\n# 1. 克隆仓库（务必加上 --recursive 参数以拉取子模块）\ngit clone --recursive https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002F\ncd Hierarchical-Localization\u002F\n\n# 2. 安装依赖包\npython -m pip install -e .\n```\n\n*如果下载子模块速度较慢，可尝试配置 Git 代理或使用国内镜像源加速 pip 安装：*\n```bash\npython -m pip install -e . -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 方法二：Docker 安装\n\n如果您希望避免环境配置冲突，可以使用提供的 Docker 镜像。\n\n```bash\n# 构建镜像\ndocker build -t hloc:latest .\n\n# 运行容器（GPU 支持需添加 --runtime=nvidia）\ndocker run -it --rm -p 8888:8888 --runtime=nvidia hloc:latest\n\n# 在容器内启动 Jupyter Notebook\njupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 --no-browser --allow-root\n```\n启动后，在浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8888` 即可使用。\n\n### 方法三：Google Colab (无需本地环境)\n\n如果您想立即体验而不想配置本地环境，可以直接在浏览器中运行官方提供的 Demo：\n\n*   **Colab 链接**: [Open In Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1Eqoz-uLTCGeEWtH95FZyVs2vI-qkTOWr)\n*   该 Notebook 演示了如何使用免费 GPU 运行 SfM 重建和定位流程。\n\n## 3. 基本使用\n\n`hloc` 的核心工作流程通常分为：**特征提取 -> 图像检索 -> 特征匹配 -> 定位**。以下以最经典的 **Aachen Day-Night** 数据集为例，展示如何通过命令行运行完整流程。\n\n### 步骤 1: 准备数据\n请下载 Aachen Day-Night 数据集并按照官方脚本整理目录结构（具体下载指令参考 `hloc\u002Fpipelines\u002FAachen` 目录下的说明）。假设数据已准备好。\n\n### 步骤 2: 运行定位流水线\n`hloc` 为常用数据集提供了预设的流水线脚本。运行以下命令即可自动执行特征提取、建图和定位：\n\n```bash\npython -m hloc.pipelines.Aachen.pipeline --outputs .\u002Foutputs\u002Faachen\n```\n\n该命令将依次执行：\n1.  使用 SuperPoint 提取数据库和查询图像的特征。\n2.  使用 NetVLAD 进行图像检索，筛选候选图像对。\n3.  使用 SuperGlue 进行特征匹配。\n4.  调用 COLMAP 进行三角测量构建稀疏 3D 模型。\n5.  执行 PnP 算法计算查询图像的 6-DoF 位姿。\n\n### 步骤 3: 查看结果\n运行完成后，定位结果（位姿文件）将保存在 `.\u002Foutputs\u002Faachen` 目录下。您可以使用 `hloc\u002Fvisualization.py` 中的工具可视化 3D 点云、关键点轨迹或重投影误差，以评估定位效果。\n\n### 自定义使用 (Jupyter Notebook)\n对于更灵活的控制（如更换特征提取器为 DISK，或 matcher 为 LightGlue），建议参考项目根目录下的 Notebook 教程：\n*   **户外场景**: `pipeline_Aachen.ipynb`\n*   **室内场景**: `pipeline_InLoc.ipynb` (无需 SfM 建图，直接使用激光雷达扫描作为参考)\n*   **自建地图**: `pipeline_SfM.ipynb` (从零开始构建自己的 3D 地图)\n\n您可以在 Notebook 中逐步运行代码块，实时观察每一步的输出和可视化结果。","某自动驾驶团队正在开发城市复杂路况下的高精度定位系统，需要将车载摄像头实时画面与预先构建的 3D 地图进行匹配，以确定车辆的精确位置。\n\n### 没有 Hierarchical-Localization 时\n- **定位流程割裂**：工程师需手动串联图像检索、特征提取、特征匹配及 SfM 重建等多个独立工具，代码耦合度低且调试极其困难。\n- **环境适应性差**：在光照剧烈变化或视角差异大的户外场景（如 Aachen 数据集模拟环境），传统单一特征匹配方法极易失效，导致定位丢失。\n- **复现门槛高**：想要复现学术界最先进的 6-DoF 定位算法，需要耗费数周时间整合不同论文的代码库，难以快速验证新想法。\n- **计算效率低下**：缺乏分层处理机制，系统被迫对全图进行密集匹配，无法满足实时性要求且资源消耗巨大。\n\n### 使用 Hierarchical-Localization 后\n- **流水线一体化**：Hierarchical-Localization 提供了模块化工具箱，一键集成 SuperPoint 特征提取与 SuperGlue\u002FLightGlue 匹配，将原本分散的步骤整合为标准化流程。\n- **鲁棒性显著提升**：通过“先图像检索缩小范围，再精细特征匹配”的分层策略，即使在昼夜交替或大角度视角变化下，也能稳定输出高精度位姿。\n- **快速实验迭代**：内置了针对 Aachen 等标准基准的完整脚本，团队可在几小时内复现 SOTA 结果，并能轻松替换组件以评估自研算法。\n- **部署灵活高效**：支持直接在 Google Colab 云端运行或利用 Docker 容器化部署，无需繁琐配置 COLMAP 依赖，大幅降低了从研发到落地的成本。\n\nHierarchical-Localization 通过分层架构将复杂的视觉定位难题转化为可模块化组装的工程任务，让高精度 6-DoF 定位变得简单、快速且可扩展。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fcvg_Hierarchical-Localization_4c1f0b27.png","cvg","Computer Vision and Geometry Lab","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fcvg_d85caeeb.png","",null,"http:\u002F\u002Fcvg.ethz.ch","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg",[81,85],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",99.7,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Dockerfile","#384d54",0.3,4024,735,"2026-04-03T15:49:19","Apache-2.0","Linux","可选但推荐（用于加速特征提取和匹配，如 SuperPoint\u002FSuperGlue）。Docker 运行需 NVIDIA GPU 及 `--runtime=nvidia` 参数。具体显存和 CUDA 版本未说明。","未说明",{"notes":97,"python":98,"dependencies":99},"1. 从 v1.3 版本开始，不再强制要求本地安装 COLMAP。\n2. 克隆仓库时必须使用 `--recursive` 参数或随后运行 `git submodule update --init --recursive` 以拉取外部局部特征子模块。\n3. 提供 Docker 镜像支持，若需 GPU 加速需在 docker run 时添加 `--runtime=nvidia`。\n4. 支持在 Google Colab (GPU) 环境中免费运行。",">=3.7",[100,101,102],"torch>=1.1","colmap (v1.3 起非强制安装)","git submodule (用于外部特征模块)",[15,104,14,105],"其他","视频",[107,108,109,110,111,112,113],"deep-learning","visual-localization","feature-matching","image-retrieval","structure-from-motion","pose-estimation","superglue","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T09:48:14.753291",[117,122,127,132,137,142],{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},21495,"如何复现 RobotCar 数据集的夜间定位结果？","该问题已通过 PR #125 修复。运行完成后，在 `outputs` 文件夹中会生成一个名为 `RobotCar_hloc_superpoint+superglue_netvlad20-percam-perloc.txt` 的文本文件，其中包含每张图像的定位结果。您可以将该文件提交到 visuallocalization.net 以获取准确的评估指标。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fissues\u002F107",{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},21496,"如何使用 hloc 对其他数据集（如 Phototourism）进行定位？","可以通过图像检索创建参考图像对。使用 `hloc.pairs_from_retrieval` 模块，将查询列表（query_list）和数据库列表（db_list）都设置为相同的参考图像列表。例如：`pairs_from_retrieval.main(..., query_list=reference_images, db_list=reference_images)`。注意：当前版本不会自动移除自匹配（self-matches），但这通常影响不大。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fissues\u002F80",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},21497,"运行 Aachen 管道时程序卡在加载模型阶段或速度太慢怎么办？","如果程序卡住，可能是数据下载不完整，请确保数据集下载完毕。若需提高运行速度（牺牲少量精度），可进行以下配置调整：1. 将匹配器改为 `superglue-fast` 或使用 `superpoint+lightglue`；2. 在特征提取配置中将 `max_keypoints` 减少至 1024（默认为 4096）。此外，建议在多进程调用时设置 `num_workers=0` 以避免某些环境下的崩溃问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fissues\u002F266",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},21498,"运行 Aachen 数据集时出现 \"Invalid HDF5 object reference\" 或 KeyError 错误如何解决？","这通常是由于数据集版本不匹配导致的。请尝试将数据集切换为 `aachen_v1_1` 版本。此外，请确保之前的特征提取步骤已成功完成。如果问题依旧，可以使用 `hloc.utils.io.list_h5_names` 检查 HDF5 文件中实际包含的键名，确认代码请求的键是否存在。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fissues\u002F28",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},21499,"在 Windows 上运行 reconstruction.main 时出现段错误（segmentation fault）或内核崩溃怎么办？","这是一个已知的 Windows 路径处理问题。请检查代码中 `references` 变量的定义，确保路径格式正确。建议修改为：`references = [p.relative_to(images).as_posix() for p in (images \u002F 'mapping\u002F').iterdir()]`，以强制使用正斜杠路径格式，从而避免 Windows 下的路径解析错误。该问题已在后续提交中修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fissues\u002F141",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},21500,"如何准备自定义数据集以供 hloc 使用？","虽然具体结构取决于任务，但通常需要整理图像文件及其对应的 6DoF 位姿信息。对于更详细的自定义数据集构建流程（包括目录结构和配置文件编写），建议参考项目中新建的相关讨论议题（如 Issue #260），那里有更针对性的指导。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fissues\u002F7",[148,153,158,163,168],{"id":149,"version":150,"summary_zh":151,"released_at":152},127490,"v1.4","- 新的前端模块\n  - 全局特征：OpenIBL（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F164）、CosPlace（由@gmberton提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F257）\n  - 特征描述子补丁：SOSNet（由@mihaidusmanu提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F161）、HardNet（由@mihaidusmanu提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F235）\n  - 检测与描述：DISK（由@lxxue提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F233，以及由@Phil26AT提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F291）\n  - 稀疏匹配：AdaLAM（由@mihaidusmanu提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F229）、LightGlue（由@Phil26AT提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F285）\n  - 密集匹配：LoFTR（由@Phil26AT提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F173、https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F243以及https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F254）\n- 三角测量：利用已知的相机位姿进行两视图几何验证（由@mihaidusmanu提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F178）\n- 对COLMAP导入和重建选项的控制（由@clementinboittiaux提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F210）\n- 性能优化\n  - 更可靠地跳过匹配文件中已存在的点对（由@clementinboittiaux提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F159）\n  - 提高HDF5写入速度（由@clementinboittiaux提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F194）\n  - 在match_features中实现并行读写（由@clementinboittiaux提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F242）\n- 为LaMAR添加标量检测不确定性（由@clementinboittiaux提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F158）\n- 文档更新（由@clementinboittiaux提交的https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F294）\n- 更新依赖项：tqdm>=4.36.0、pycolmap>=0.3.0、kornia>=0.6.11\n\n感谢所有贡献者：@mihaidusmanu @Phil26AT @clementinboittiaux @gmberton @lxxue @soskek @mgprt @lasuomela @francescomilano172 @pyetras @Keunmo @jiaqchen","2023-07-20T08:41:38",{"id":154,"version":155,"summary_zh":156,"released_at":157},127491,"v1.3","这是一个重要的版本更新，从多方面提升了 hloc 的易用性和效率。最大的改进在于，我们现在可以跳过繁琐的 COLMAP 安装步骤，直接通过 pip 安装所有依赖项。这意味着我们可以在 Google Colab 中免费使用 GPU 运行 hloc。这些新增功能大多得益于 @Phil26AT 在 pycolmap 方面的出色工作。\n\n- Google Colab 示例笔记本——在浏览器中即可完成 SfM 重建与定位！\n- 使用新的 pycolmap Reconstruction 对象和 pipeline API：\n  - 不再需要单独安装 COLMAP，仅需 pycolmap 即可；\n  - 模型读写速度更快；\n  - 通过 `camera_mode` 参数对相机共享进行更细粒度的控制；\n  - 支持焦距未知或不准确情况下的定位。\n- 模块化的定位 API，可全面控制各个估计器的参数。\n- 基于 Plotly 的 3D 可视化，展示相机视锥和特征点。\n- 在 hloc 命名空间中实现包级日志记录。\n- 默认将提取的特征存储为 fp16 格式，而非 fp32。\n- 可选修复 SuperPoint 描述符采样中长期存在的 bug。\n- 新增用于计算重建或定位所需穷举匹配对的脚本。\n- 要求 pycolmap 版本 ≥ 0.1.0。","2022-01-04T09:12:22",{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},127492,"v1.2","2021年12月。\n\n- 修复了若干 bug，并提升了易用性。\n- 支持使用 PIL 后端进行图像缩放。\n- 添加 `__version__` 属性，用于检查与未来版本的兼容性。","2022-01-03T09:47:31",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},127493,"v1.1","2021年7月\r\n- **[突发]** 改进了SfM文件夹的结构（三角测量和重建），详见[#76](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvg\u002FHierarchical-Localization\u002Fpull\u002F76)\r\n- 支持图像检索（NetVLAD、DIR）及更多局部特征（SIFT、R2D2）\r\n- 支持更多数据集：Aachen v1.1、Extended CMU Seasons、RobotCar Seasons、4Seasons、Cambridge Landmarks、7-Scenes\r\n- 简化了流水线和API\r\n- 空间匹配器\r\n- 支持特征和匹配结果的任意路径\r\n- 支持同时匹配多个特征文件","2021-07-17T00:49:30",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},127494,"v1.0","首个公开版本，于2020年7月发布。","2021-07-17T00:07:03"]