论文链接：SOLD2: Self-supervised Occlusion-aware Line Description and Detection
论文源码：GitHub - cvg/SOLD2: Joint deep network for feature line detection and description 

1. 下载源码到服务器上
2. 创建一个虚拟环境（非必须）并激活

   conda create -n sold2 python==3.9
   
   conda activate sold2
   

3.  下载依赖（txt文件中的kornia版本可能不兼容，此时需要换成0.6.7）

   pip install -r requirements.txt
   
   pip install -e 
   
   pip install kornia==0.6.7

4.  下载预训练好的模型sold2_wireframe.tar，不用解压，在sold2文件目录下新建一个checkpoints文件夹，放进去，再新建一个output文件夹。
5. config/project_config.py.文件中更改 DATASET_ROOT为自己数据集路径，更改EXP_PATH为上一步预训练模型的路径。把数据集放入数据集目录之后，在此目录下新建一个txt文件。形如：
6. config/export_line_features.yaml，更改config_path为服务器上该文件位置
7. 运行命令（img_list是包含txt文件的路径，ckp_path也是包含模型文件名的路径）

   python -m sold2.export_line_features --img_list <list to a txt file containing the path to all the images> --output_folder <path to the output folder> --checkpoint_path <path to your best checkpoint,>