matlablsqnonlin代码-conditional-LK:有条件的Lucas-Kanade算法（ECCV2016）

Matlab Lsqnonlin代码条件卢卡斯和卡纳德算法 ， ， 和2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV） 项目页面： 纸： 海报： 我们提供了用于平面图像对齐实验的MATLAB代码。 先决条件 您需要先进行编译。 这是用于优化条件LK的快速计算所必需的。 请按照MATLAB File Exchange中的说明编译该库。 运行代码 要训​​练线性回归器， runTrain在matlab目录下运行runTrain 。 运行runTest评估训练有素的回归runTest 。 在setParams.m中，还可以为实验调整许多不同的参数。 我们提供的非线性优化方法包括： 使用MATLAB内置的lsqnonlin函数的Levenberg-Marquardt 具有GPU支持的Gauss-Newton 具有GPU支持的Levenberg-Marquardt 香草梯度下降 内存有限的BFGS（LBFGS） （新）如果您希望使用LBFGS进行优化（如果RAM有限，则更好），我们另外包含了使用该库的支持。 minFunc中的其他优化方法也兼容。 我们没有在实验中使用minFunc ，但是如果您想使用它