def detect_features(img_fnames, num_feats = 2048, upright = False, device=torch.device('cpu'), feature_dir = '.featureout', resize_small_edge_to = 600):图像匹配中特征检测函数中的num_feats是什么，越大越好吗

`num_feats` 是指需要检测和提取的特征数量。在图像匹配中，特征数量的多少通常取决于图像的大小和所需的匹配精度。一般来说，特征数量越多，图像的特征描述越详细，匹配精度也会更高，但是同时也会增加算法的计算量和时间。因此，特征数量的选择需要根据实际应用场景进行权衡和调整，具体需要根据实验结果来确定。

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def detect_features(img_fnames, num_feats = 2048, upright = False, device=torch.device('cpu'), feature_dir = '.featureout', resize_small_edge_to = 600):调用这个函数的时候可以通过参数赋值修改num_feats的值吗

是的，可以通过调用该函数时的参数赋值来修改num_feats的值。例如，如果要将num_feats设置为4096，可以这样调用该函数：detect_features(img_fnames, num_feats=4096, upright=False, device=torch.device('cpu'), feature_dir='.featureout', resize_small_edge_to=600)。这将覆盖默认值2048，并将其设置为4096。

detect_features(img_fnames, 8192, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 )代码中的resize_small_edge_to越大越好吗

在使用detect_features函数时，resize_small_edge_to参数的值越大，处理的图像尺寸就越大，这可能会导致更多的计算资源和时间。但是，具体的最佳值取决于你的具体应用场景和硬件资源。

如果你的硬件能够快速处理大尺寸图像，那么将resize_small_edge_to设置为更大的值可能会提高检测和提取特征的准确性。但是，如果你的硬件资源有限，那么将其设置为较小的值可能更合适，因为这样可以更快地处理图像并节省计算资源。

因此，需要根据具体情况来确定resize_small_edge_to的最佳值，进行平衡计算资源和准确性。