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ETH3D双目数据集
ETH3D双目数据集
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ETH3D数据集中的双目图像部分,包括双目图像和相机参数,在自己实验过程中用到的,分享给大家,希望有帮助。
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双目图像集
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在双目视觉图像处理过程中所使用的图像标准模版,分左右两套
ETH 行人视频数据数据集
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ETH Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据,可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。
ETH3D数据集论文-CVPR-2017 下载
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ETH3D数据集是Schops等人2017年发布的一个全面的用于SLAM和多视图立体视觉基准的数据集, 它包含25个高分辨率场景和10个低分辨率场景。该数据集包含许多低纹理区域,如白墙和反射地板。因此,ETH3D数据集也被公认为是重建任务非常具有挑战性的数据集。
双目立体匹配图片集,很多经典图片对......
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双目立体匹配图片集,很多经典图片对,大多经典论文中都有用到,做立体匹配的朋友可以下载。
双目数据集middlebury datasets-01.03.05.06
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Middlebury Stereo官网上面的03,05,06年数据集和1年最经典的那张。立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets,分享给大家。
MVS数据集论文下载 (DTU数据集、Tanks and Temples 数据集、ETH3D 数据集、BlendedMVS数据集
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双目数据集Middlebury Stereo Data2014(一)
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原网站下载整理,因为完整数据集几个G,所以仅仅整理上传了双目图像,资源太大总共分为三部分,在这提供给大家
双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets
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4星 · 用户满意度95%
双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets,包含Middlebury Stereo官网上面的03,05,06年的三部分数据集,01,14年的数据集下载失败,分享给大家。
双目数据集Middlebury Stereo Data2014(三)
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双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets,包含Middlebury Stereo官网上面的2014的数据集双目图像和相机参数,分享给大家。
双目相机标定数据集--
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里面是一些用于标定的图片.标定板拍摄的张数要能覆盖整个测量空间及整个测量视场,把相机图像分成四个象限(如图1所示),应保证拍摄的标定板图像均匀分布在四个象限中,且在每个象限中建议进行不同方向的两次倾斜,图2是一组推荐摆放方式图片。 标定图片的数量通常在15~25张之间,图像数量太少,容易导致标定参数不准确。 圆或者圆环特征的像素数尽量大于20,标定板的成像尺寸应大致占整幅画面的1/4 用辅助
STD:用于评估双目跟踪算法的立体声跟踪数据集
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MiddleBurry双目数据集。2014 Stereo datasets with ground truth。
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MiddleBurry双目数据集 2014 Stereo datasets with ground truth。 测距 点云
双目立体测量中的人脸数据自拼合方法 (2012年)
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大数据-算法-水下双目视觉立体匹配算法的研究.pdf
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大数据-算法
双目数据集Middlebury Stereo Data2014(二)
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双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets,包含Middlebury Stereo官网上面的2014的数据集,分享给大家。
行人检测训练库行人检测训练库
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行人检测训练库,负样本12000,正样本2400.
行人检测常用数据库
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数据太大,只能放在百度网盘,资源为网盘链接和密码。
stereomatching-v2数据集
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--2005-MiddleBury 立体匹配数据集,有需要其他数据集可看我其他资源
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利用双目相机成像计算深度数据
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利用双目相机成像计算深度数据 (1)双目采集图像分辨率为1920X1024; (2)双相机中间虚拟焦平面尺寸设定为1024X640,即公共视场的部分视场做深度图建立(白色轿车后半部分加上部分广告牌) (3)双目相机相对于虚拟焦平面的外参及各自内参如下: 左视相机: 内参: 像元大小 = 4.8微米; 焦距 = [ 4334.09568 4334.09568 ](像素
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ETH-XGaze基准 ETH-XGaze数据集基线的正式实施。 ETH-XGaze数据集 ETH-XGaze数据集是一个注视估计数据集,由超过一百万个在极端头部姿势下变化注视的高分辨率图像组成。 我们在ETH-XGaze数据集和其他数据集上建立了简单的基线测试。 该存储库包括代码和预先训练的模型。 请在我们的上找到有关数据集的更多详细信息。 执照 该代码在 要求 的Python 3.5 Pyt
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ETH3D.zip
(3个子文件)
two_view_training.7z
13.62MB
two_view_training_gt.7z
14.17MB
two_view_test.7z
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reset2021
2023-02-28
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闲谈松下韵
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