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Using Deep learning to locate the Synthetic Aperture Radar(SAR) images to the counterpart of Optical images.

Feature Matching and Position Matching between Optical and SAR with Local Deep Feature Descriptor

Using Deeplearning to locate the Synthetic Aperture Radar(SAR) images to the counterpart of Optical images.

Model backbone: CSP + Dense Block CNN Loss: Arc loss and l2 loss

Demo:

run: python location_demo.py

image pairs in 'test_image' will be loaded into model and predict the location of SAR images in optical images. The matching results will save as images.

Chinese

利用CSP Block 和 Dense Block 搭建的CNN网络实现对光学图像和合成孔径雷达图像的位置匹配。

通过使用模型提取的图像关键点特征描述子进行异源图像匹配

示例： python location_demo.py 读入'test_image'中待匹配的图像进行匹配，结果以图片形式保存

Requirement：

python >= 3.6

pytorch >= 1.0

opencv

torchvision

tqdm

feature-matching-and-position-matching-between-optical-and-sar's Issues

error

x,y = opt_path.split('/')[-1].split('.')[0].split('_')[2:] ValueError: too many values to unpack (expected 2) 请问这个错误怎么解决

您好，请问您发表相关的论文了吗，想参考一下具体的思路。谢谢

麻烦问一下为什么会出现这种问题，有大佬解决了吗

关于联系作者

你好，我看了你的代码，发现SAR对SAR图像的配准也很有用，能否提供一下你的联系方式，想要询问一下关于网络和训练的问题，希望得到作者回复，谢谢

您好，我想参考一下训练部分的代码可以发给我吗，麻烦您了，谢谢

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

x,y = opt_path.split('/')[-1].split('.')[0].split('_')[2:]
ValueError: too many values to unpack (expected 2)
这个问题把[2:]写成[3:]即可

在networks_arcl2_csp_dense.py里引用了缺失的函数

第194行引入的train_arcl2_cspdense_ROIpatch库中的ap_comput，但是源码中没有这个库。请问可以分享一下train_arcl2_cspdense_ROIpatch.py吗

problem about test-image

您好，不好意思再次打扰您。请问下test-image里面图片的命名是有什么特殊意思吗？比如opt_0_144_95中的0、144、95，因为0,144,95与validate中的x，y有关。如果我换个数据集的话，这个程序运行效果就会很差。问题有点多，还望赐教，非常感谢！

problem about code

您好，我在wins10，python3.7，pytorch1.4.0版本下运行您的程序，但是在加在模型的时候，提示我的版本过低，请问下我该用什么版本

代码运行错误的问题

尊敬的作者，您好！
运行您的代码的时候提示了这两个错误，请问如何解决呢，麻烦您告知一下可以吗