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# System prepended metadata

title: SuperPoint源碼與pytorch版差異
tags: [SuperGlue]

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# SuperPoint源碼與pytorch版差異
###### tags: `SuperGlue`
在碩論交接的過程中發現的一些小問題，會不會造成差異很難評估，只是先指出來，如有錯誤請指證。
按照認知，同樣的問題會出現在loss function裡面，我沒有做確認。

## Homographic Adaptation
![](https://hackmd.io/_uploads/HJThecG32.png)
這是源碼 https://github.com/rpautrat/SuperPoint
![](https://hackmd.io/_uploads/HkKBXqzn2.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/BJEjeqGn3.png)
可以清楚的看到，這裡的prob是過softmax的，是機率



但是在 https://github.com/eric-yyjau/pytorch-superpoint
這個版本中sum的是heatmap，沒有過softmax
![](https://hackmd.io/_uploads/SJls79Gh2.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/ry5qVcM33.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/B1YUV9Mh3.png)

## SuperPoint程式碼與論文差異
另外需要改正的一部分是來是 f_theta
在論文裡是對特徵點做H trans inverse，然後做sum，這個可以在源代碼找到痕跡，但是目前兩組程式碼都是對map相加。