深度学习如何跑视差图 - 程序员宅基地

NeRF神经辐射场学习笔记（二）——Pytorch版NeRF实现以及代码注释

标签：学习 pytorch 深度学习

Pytorch版NeRF实现以及代码注释

TouchPlusCMDR:触控+相机应用

标签： C#

更新：2015 年 3 月 17 日通过 OpenCV 获得了一张视差图！更接近工作的虚拟鼠标。在手模型类中需要某种形式的PID纠错，以及一些读取视差图的代码。否则，一些移动和点击鼠标的功能应该不会太难。示例截图： : ...

从单目视觉信息学习深度信息（一）（转）

标签：立体深度

通过深度信息在单景影像上的特征进行学习，实现单幅图像对特定场景的深度反演，后续可以考虑使用大数据学习TensorFlow技术实现。

卷积网络模型部署方式,深度卷积网络基本模型

标签：网络深度学习神经网络

unet模型的特点Unet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快P100上基于VGG的backbone能跑到50帧，同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对实时性要求较高的场合下是比较适用的不是...

【多传感器融合】VIO_FUSION

标签：自动驾驶

VIO_FUSION 文章目录VIO_FUSION第一章：VIO技术概览具体讨论内容1. VIO相比VO（单目、双目和RGBD）好处和坏处在哪？1.1 引入IMU的好处和潜在缺陷，例如引入IMU新增哪些可用信息，引入IMU不会增加哪些负担，IMU会受...

目标跟踪的深度学习方法与 opencv实现kcf方法

目录概述 31.1. 背景 31.2. 目标跟踪问题描述 31.3. 目标跟踪测试数据集及性能评价标准 4 算法选型 102.1. 现有算法分类 102.2. 图像目标跟踪方法 111.概述1.1.背景行为识别的前提是需要对人体目标进行识别和跟踪...

计算机视觉各个方向概述

标签：计算机视觉人工智能目标分割

计算机视觉是研究如何使计算机系统能够理解和解释图像和视频数据的领域。计算机视觉的目标是让计算机具备类似于人类视觉的能力，包括感知、理解、分析和解释图像和视频数据。通过计算机视觉技术，计算机可以自动提取...

Monodepth2单目深度模型的训练————（训练方式一：单目帧序列训练）

标签：深度学习 opencv 自动驾驶

笔者从事于cv视觉深度的相关研究，在cv的单目视觉深度模型中，monodepth2有一个相对较好的深度效果，但是论文作者就提供了关于KITTI的预训练模型，没有提供如何就自定义的数据集进行训练的详细细节。所以，在阅读了...

【opencv学习】完全基于opencv的双目景深与测距的实现

标签： opencv 双目视觉双目测距

怕以后忘了，现在总结一下前段时间一直在弄的东西。总结了一下我对于双目景深和测距原理的理解，贴出了基于opencv 来实现双目景深和测距的代码。

Revisiting Stereo Depth Estimation From a Sequence-to Sequence Perspective with Transformer——阅读...

标签：计算机视觉深度学习人工智能

Abstract 、Introduction、 Related Work、立体深度估计、 STTR与先前工作的对比、Attention Mechanism and Transformer The Stereo 、Transformer Architecture 、Feature Extractor、 Transform

运行PSMNet网络时遇到的问题及解决方案

标签：深度学习 pytorch PSMNet

运行环境：ubuntu16.04 + cuda 8.0 + cudnn v6.0 + python 3.6.1 + pytorch 0.3.0 + torchvision 0.2.0 1.运行过程中遇到 not found modules named “*” 把“dataloader”和“models”文件夹中的对应文件...