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matlab分时代码-ST-CLSTM:这是ICCV2019论文``利用时间一致性进行实时视频深度估计''的非正式实施
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py:19个
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gitattributes:1个
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2021-05-21
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matlab分时代码 利用时间一致性进行实时视频深度估计 这是该文件的UNOFFICIAL实施, ICCV 2019,张浩奎,沉春华,李英,曹元洲涵,刘宇,严有良。 您可以找到正式的实施方式(没有培训说明)。 框架 依存关系 预处理数据 我们没有像官方实施那样对数据进行预处理。 取而代之的是,我们使用共享的数据集,也使用。 您可以从下载预处理数据。 下载数据集后,运行以下命令以创建训练列表。 python create_list_nyuv2.py 您也可以按照的步骤对数据进行预处理。 它基于官方的Matlab。 如果您无法使用Matlab,则还有个用于通过处理原始数据集的,其中包含用于标记子集的高级接口,原始数据集提取和预处理以及执行数据扩充的代码。 最终的文件夹结构如下所示。 data_root |- raw_nyu_v2_250k | |- train | | |- basement_0001a | | | |- rgb | | | | |- rgb_00000.jpg | | | | |_ ... | | | |- depth | | | | |- depth_00000.png
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ST-CLSTM-master.zip (26个子文件)
ST-CLSTM-master
.gitattributes 66B
train.py 4KB
models
senet.py 17KB
refinenet_dict.py 497B
loss.py 2KB
__init__.py 2KB
modules.py 6KB
net.py 4KB
R_CLSTM_modules.py 27KB
densenet.py 9KB
resnet.py 7KB
backbone_dict.py 154B
utils.py 7KB
assert
framework.png 238KB
LICENSE 1KB
dataloader
nyudv2_dataloader.py 5KB
__pycache__
nyudv2_dataloader_224.cpython-35.pyc 3KB
nyudv2_dataloader.cpython-35.pyc 4KB
nyu_transform.cpython-35.pyc 12KB
nyu_transform.py 11KB
options
testopt.py 686B
__init__.py 301B
trainopt.py 2KB
README.md 4KB
create_list_nyuv2.py 4KB
evaluate.py 4KB
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