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图像去matlab代码-RenderForCNN:CNN渲染:使用经过渲染3D模型视图训练的CNN进行图像中的视点估计
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2021-05-20
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图像去matlab代码CNN渲染:使用经过渲染3D模型视图训练的CNN进行图像中的视点估计 由斯坦福大学的,,创建。 介绍 最初在中描述了我们的工作,并将其作为ICCV 2015论文发表。 CNN渲染器是可扩展的图像合成管道,可为大容量模型(如深层CNN)生成数百万个训练图像。 我们演示了如何使用此管道以及经过特殊设计的网络体系结构来训练CNN,以从数百万个合成图像和真实图像中学习对象的视点。 在此存储库中,我们同时提供了PASCAL3D +对象的渲染管线代码和现成的视点估计器。 执照 CNN的渲染是根据MIT许可证发布的(有关详细信息,请参阅LICENSE文件)。 CNN的引用渲染 如果您发现CNN渲染对您的研究有用,请考虑引用以下内容: @InProceedings{Su_2015_ICCV, Title={Render for CNN: Viewpoint Estimation in Images Using CNNs Trained with Rendered 3D Model Views}, Author={Su, Hao and Qi, Charles R. and Li,
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图像去matlab代码-RenderForCNN:CNN渲染:使用经过渲染3D模型视图训练的CNN进行图像中的视点估计 (216个子文件)
imagenet_mean.binaryproto 768KB
blank.blend 460KB
BallTreeDensityClass.cc 26KB
BallTreeClass.cc 16KB
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iseEpsilon.cpp 12KB
prodSampleGibbsMS.cpp 12KB
prodSampleGibbs.cpp 10KB
klGradRS.cpp 8KB
prodSampleExact.cpp 7KB
entropyGradISE.cpp 7KB
reduceSolve.cpp 7KB
prodSampleGibbsMS1.cpp 4KB
prodSampleGibbsMS2.cpp 4KB
prodSampleGibbs1.cpp 4KB
prodSampleGibbs2.cpp 4KB
entropyGradRS.cpp 3KB
llGrad.cpp 2KB
adjustBW.cpp 1KB
knn.cpp 1KB
DualTree.cpp 1KB
BallTreeDensity.cpp 926B
adjustWeights.cpp 867B
adjustPoints.cpp 688B
BallTree.cpp 630B
adjustWeights.dll 242KB
adjustBW.dll 242KB
adjustPoints.dll 242KB
llGrad.dll 67KB
knn.dll 66KB
train_val.prototxt.example 6KB
global_variables.py.example 6KB
solver.prototxt.example 245B
.gitignore 312B
.gitignore 35B
.gitignore 18B
.gitignore 13B
license.gpl 24KB
kernels.h 8KB
BallTreeDensity.h 6KB
BallTree.h 5KB
sun_amyhazfgaoclbgqs.jpg 3.34MB
sun_amyaojhhpfkypfki.jpg 516KB
sun_amyacsvlywqnpmum.jpg 343KB
sun_amyqdfkizefupfta.jpg 302KB
sun_amyqrurobufixjqr.jpg 246KB
sun_amxqyvcaerikvqep.jpg 245KB
sun_amydkgquihpzayht.jpg 152KB
sun_amymtdfzotooyham.jpg 143KB
sun_amyrciusrihbhswi.jpg 114KB
sun_amywfwnlavdpohzn.jpg 82KB
sun_amyuvmazodqhkrin.jpg 74KB
sun_amyvdsxkokkyxnft.jpg 62KB
sun_amyxaanrovbdsxnk.jpg 58KB
sun_amyamgmyudixgkeu.jpg 57KB
sun_aruegippndskcujm.jpg 56KB
sun_amynimbbnwqwejeg.jpg 56KB
sun_amywncoshhwkcvek.jpg 49KB
sun_admehzzcyrwqeagf.jpg 36KB
aeroplane_image.jpg 35KB
chair_image.jpg 22KB
texture1.jpg 17KB
demo_img.jpg 16KB
texture0.jpg 10KB
LICENSE 1KB
reduceSolveM.m 13KB
reduce.m 8KB
plot.m 7KB
evalIFGT.m 7KB
evalFGT.m 7KB
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compute_recall_precision_accuracy_3dview.m 6KB
get_voc12train_truncation_stats.m 6KB
compute_recall_precision_accuracy_azimuth.m 5KB
Contents.m 5KB
ksize.m 5KB
prepare_voc12_imgs.m 5KB
rdir.m 4KB
productApprox.m 4KB
reduceKD.m 3KB
modes.m 3KB
klGrad.m 3KB
makemex.m 3KB
ksizeHall.m 3KB
productExact.m 3KB
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encode.m 3KB
prepare_voc12val_det_imgs.m 3KB
run_sampling.m 3KB
llGrad.m 2KB
overlay_background.m 2KB
kde.m 2KB
maxlogerr.m 2KB
test_det.m 2KB
combine_bbox_view.m 2KB
llHess.m 2KB
ksizeCalcUseful.m 2KB
hist.m 2KB
sample_truncations.m 2KB
prodSampleImportPair.m 2KB
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