meiqua您好，本人视觉新手比较菜，没看懂fusion分支的代码是怎么使用来加快构建response map的，可否讲解一下

[DULAOYUAN]

[meiqua]

主要是cache的原因，原来的计算方式会从memory里读整张图像，算完一步再写到memory，下一步又得读memory。fusion可以一次读一小块memory，全部步骤计算完后写回memory，对cache比较友好

[DULAOYUAN]

主要是cache的原因，原来的计算方式会从memory里读整张图像，算完一步再写到memory，下一步又得读memory。fusion可以一次读一小块memory，全部步骤计算完后写回memory，对cache比较友好

感谢您的回复，能否请教下您具体怎么使用呢，就是原master分支代码中创建responsemap的步骤怎么用fusion下的版本来代替

[meiqua]

用fusion branch的代码就可以

[DULAOYUAN]

您好，刚刚跑了一下fusion分支的代码，我的训练图尺寸是2600*2600，特征点设置为180；angle_range和angle_step分别为[0,180和1.5。测试阶段把原图片丢进去都无法匹配到，请问大概是什么原因导致的呢

[meiqua]

图太大了吧。尺度设置为1.5的原因是？一般设为1代表原尺度

[DULAOYUAN]

我这边场景中需要识别物体的大小是可以确定的，就没有做尺度变化的模板，只做了角度变化的模板，angle_step设置为1.5就是随便测试一下哈哈 目前修改了模板的尺寸以后可以匹配到了，速度也很快，但是现在还有两个问题想向您请教 1.fusion版本下误匹配的情况比master中严重很多，经常匹配到不相关的部分 2. 匹配时经常出现在相同位置稍微偏移一点的地方匹配多次的结果，这个是否是因为边缘像素相差不大导致的，有什么策略可以在匹配的时候解决呢（我目前考虑的是在匹配完成后先按打分排序，再把匹配结果中模板中心点相距小于一定阈值的结果剔除） 下图前者是Master的匹配结果，后者是Fusion的匹配结果

[meiqua]

fusion跟master结果应该基本一样，可以看看是不是params、score这些设置不同；
的确会这样，一般用nms过滤下就好

[DULAOYUAN]

meiqua您好，现在模板匹配效果已经很好了，但是今天将算法与工作的其他部分整合时候出现了问题，图片如下。 想请教下您可能是什么原因导致的

[meiqua]

其它branch修复了这个，忘记同步到master了。最新的代码应该可以了。

[DULAOYUAN]

我用的是fushion_by_hand分支，2月初下载的，应该是最新的代码。 我现在是直接在之前下载的分支里跑代码是没有问题，可是跟自己的工程整合到一起就出现了这个，请问引起这个报错的原因有可能是什么呢

[meiqua]

可能是没有把mipp文件夹放到include header path里？

[TigerJieZ]

meiqua您好，现在模板匹配效果已经很好了，但是今天将算法与工作的其他部分整合时候出现了问题，图片如下。 想请教下您可能是什么原因导致的

你好，我在使用过程出现了同样的参数情况下fusion模式比master模式的匹配效果差一些，且会出现相似度不一致的情况。你那边有出现这种情况吗

[DULAOYUAN]

meiqua您好，现在模板匹配效果已经很好了，但是今天将算法与工作的其他部分整合时候出现了问题，图片如下。

想请教下您可能是什么原因导致的

你好，我在使用过程出现了同样的参数情况下fusion模式比master模式的匹配效果差一些，且会出现相似度不一致的情况。你那边有出现这种情况吗

我在fusion分支下跑的结果打分会稍微低一些，但是误匹配还好，基本上master中能匹配上的fusion中都能识别出来

[meiqua]

是的，fusion branch先转成灰度图再提边缘，master是三通道分别提边缘再取梯度最大；对于彩色图fusion branch提到的边缘会少点，得分稍低