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packnet-sfm:TRI-ML单眼深度估计库
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PackNet-SfM:用于自我监督的单眼深度估计的3D包装 //////////// 正式实施了由 ML)的ML团队发明的自我监督式单眼深度估计方法,特别是对于PackNet : , Vitor Guizilini,Rares Ambrus, Sudeep Pillai,Allan Raventos和Adrien Gaidon 。 尽管是自我监督的(即仅对单眼视频进行培训),但PackNet的表现优于其他自我监督,半监督和完全监督的方法。 此外,它在输入分辨率和参数数量上会更好,泛化效果更好,并且可以实时运行(使用TensorRT)。 有关模型的更多信息,请参见。 这也是的的正式实施(3DV 2020口头) , Igor Vasiljevic,Vitor Guizilini,Rares Ambrus,Sudeep Pillai,Wolfram Burgard,Greg Shakhna
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packnet-sfm:TRI-ML单眼深度估计库 (327个子文件)
theme.css 116KB
basic.css 13KB
pygments.css 4KB
badge_only.css 3KB
custom.css 167B
Dockerfile 5KB
lato-italic.eot 262KB
lato-bolditalic.eot 260KB
lato-bold.eot 250KB
lato-regular.eot 248KB
fontawesome-webfont.eot 162KB
roboto-slab-v7-bold.eot 78KB
roboto-slab-v7-regular.eot 76KB
packnet-ddad.gif 3.95MB
.gitignore 1KB
model_wrapper.html 95KB
genindex.html 78KB
kitti_dataset.html 65KB
multiview_photometric_loss.html 52KB
config.html 51KB
index.html 50KB
layers01.html 46KB
dgp_dataset.html 46KB
depth.html 42KB
README.html 41KB
PackNet01.html 40KB
model_checkpoint.html 35KB
image.html 31KB
augmentations.html 31KB
infer.html 30KB
reduce.html 29KB
camera.html 29KB
load.html 29KB
supervised_loss.html 28KB
logging.html 28KB
kitti_dataset_utils.html 27KB
image_dataset.html 27KB
resnet_encoder.html 27KB
models.Wrapper.html 26KB
configs.default_config.html 24KB
datasets.KITTIDataset_utils.html 24KB
pose.html 23KB
losses.multiview_photometric_loss.html 22KB
SfmModel.html 22KB
layers01.html 21KB
utils.image.html 21KB
PoseNet.html 20KB
pose_utils.html 20KB
utils.config.html 20KB
utils.depth.html 19KB
base_trainer.html 18KB
SemiSupModel.html 18KB
depth_decoder.html 18KB
py-modindex.html 17KB
datasets.augmentations.html 16KB
losses.supervised_loss.html 16KB
transforms.html 16KB
pose_decoder.html 16KB
SelfSupModel.html 15KB
utils.load.html 15KB
save.html 15KB
layers.html 15KB
datasets.DGPDataset.html 14KB
models.SfmModel.html 14KB
camera_utils.html 14KB
utils.reduce.html 14KB
model_utils.html 14KB
loss_base.html 14KB
DepthResNet.html 13KB
PoseResNet.html 13KB
eval.html 13KB
geometry.camera.camera.html 13KB
configs.train_ddad.html 13KB
train.html 12KB
configs.overfit_ddad.html 12KB
layers.html 12KB
utils.logging.html 12KB
datasets.transforms.html 12KB
misc.html 12KB
configs.overfit_kitti.html 12KB
configs.train_kitti.html 12KB
models.SelfSupModel.html 12KB
resnet_encoder.html 12KB
geometry.pose.pose.html 12KB
types.html 12KB
models.SemiSupModel.html 11KB
utils.types.html 11KB
trainers.BaseTrainer.html 11KB
scripts.infer.html 11KB
datasets.KITTIDataset.html 11KB
models.Checkpoint.html 11KB
geometry.camera.camera_utils.html 11KB
networks.pose.PoseNet.html 10KB
utils.misc.html 10KB
datasets.ImageDataset.html 10KB
depth_decoder.html 9KB
configs.eval_ddad.html 9KB
pose_decoder.html 9KB
networks.depth.PackNet01.html 9KB
loggers.WandbLogger.html 9KB
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