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QATM_pytorch

QATM_pytorch

基于PyTorch的质量感知模板匹配算法

QATM是一种质量感知模板匹配算法的PyTorch实现。这个开源项目提供了完整的代码实现，包括依赖项、使用说明和演示结果。它支持GPU加速，可用于图像识别和对象定位等计算机视觉任务。用户可以自定义样本图像和模板图像，项目展示了算法在多种模板上的匹配效果。

PytorchQATM模板匹配深度学习计算机视觉Github开源项目
GitHub论文文档

PyTorch非官方实现QATM：面向深度学习的质量感知模板匹配

arxiv: https://arxiv.org/abs/1903.07254 原始代码（tensorflow+keras）：https://github.com/cplusx/QATM Qiita（日语）：https://qiita.com/kamata1729/items/11fd55992c740526f6fc

依赖

  • torch(1.0.0)
  • torchvision(0.2.1)
  • cv2
  • seaborn
  • sklearn
  • pathlib

使用方法

参见 qatm_pytorch.ipynb

或者

python qatm.py -s sample/sample1.jpg -t template --cuda
  • 添加 --cuda 选项以使用GPU
  • 添加 -s/--sample_image 指定样本图像 在当前实现中只能指定单个样本图像
  • 添加 -t/--template_images_dir 指定模板图像目录

[注意] 如果既未指定 -s 也未指定 -t，将执行演示程序，等同于：

python qatm.py -s sample/sample1.jpg -t template
  • 还可以添加 --thresh_csv 和 --alpha 选项

演示结果

template1_1.png 到 template1_4.png 包含在 sample1.jpg 中，但 template1_dummy.png 是一个虚拟图像，不包含在内

template1_1.pngtemplate1_2.pngtemplate1_3.pngtemplate1_4.pngtemplate1_dummy.png
image.pngimage.png

image.png

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