深度重建

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深度重建

: Kinect.rar_Kinect 深度图_kinect_kinect 重建_深度图_深度重建完整的深度图像获取和重建源码...........
评级：5 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：1.34MB 上传时间：2022-07-15

: stereolib:使用立体视觉进行深度重建 立体视觉图书馆使用立体视觉进行深度重建要求2个USB通过USB连接的相机。 OpenCV 3.0.0 PCL 1.2 （可选：用于立体声匹配） CMake的建造转到StereoVisionLibrary的根目录$ cmake。 $ make -j2跑步校准和整流： ./...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：1.07MB 上传时间：2021-04-29

: 基于先验似然的高分辨光场图像深度重建算法研究针对传统双目以及多目在处理遮挡和弱纹理区域匹配效果差、稳健性低的问题，提出了一种基于极平面图像（EPI）对复杂、精细场景进行深度重建的算法。根据EPI 特殊的线性结构，提出一种交叉检测模型，有效地计算出EPI...
评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：2.9MB 上传时间：2021-02-07

: DFF.rar_dff_dff模型_dff游戏模型_图像三维重建_深度重建用dff理论来获得图像的三维模型，先对光场图像进行重聚焦，进而生成深度图，再进行重建
评级：5 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：27.23MB 上传时间：2022-09-20

: 计算机视觉199.3单幅图像深度重建3SFT-完整版.pdf 计算机视觉199.3单幅图像深度重建3SFT-完整版.pdf
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：8.94MB 上传时间：2022-04-14

: 多元线性拟合matlab代码-IEMdepth:使用空间编码模型深度重建刺激位置激活模式的多变量分析恢复了人类视觉和顶叶皮层的分级深度表示我们向受试者展示了立体球体刺激，由五彩闪烁的点组成。刺激呈现在沿水平（左-右）空间轴和深度（近-远）空间轴均匀分布的各个位置。我们使用反向...
评级：0 浏览量：135 收藏量：0 资源大小：65KB 上传时间：2021-06-02

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: 深度学习超分辨率重建 DRCN网络复现 2016DRCN论文复现代码 tensorflow1.0版本已做好详细备注请仔细阅读readme文档，能较快上手
评级：0 浏览量：945 收藏量：4 资源大小：92.2MB 上传时间：2020-12-02

: 深度学习三维重建 SurfaceNet-ICCV-2017（源码+原文）深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017（源码+原文）深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017（源码+原文）深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-2017（源码+原文）深度学习三维重建 SurfaceNet——ICCV-...
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: SciPy-stereo-sgm：立体图像深度重建，包括全部获胜者通吃（WTA）和具有绝对差之和（SAD），平方差之和... 通过两个匹配算法来组合以深度图像，简单胜者为王它，所有（WTA）或更复杂的半全局匹配（SGM）与绝对差的几个匹配成本（和（SAD），总和平方差（SAD）或归一化互相关（NCC））。使用accX精度度量将结果与真实...
评级：0 浏览量：556 收藏量：2 资源大小：5.59MB 上传时间：2021-02-04

: 基于深度学习的图像超分辨率重建及其在医学影像上的应用这个完整工程给出实现基于深度学习的图像超分辨率重建，获取更加清晰的医学图像，适合基于机器学习和深度学习模型分析的学习资料，并有详细程序说明书。
评级：0 浏览量：2 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-06-01

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: 树木重建基于深度图于激光扫描仪提供的深度图像的树木重建近年得到越来越多的关注。当扫描距离过远或者扫描精度较低的情况下深度图像带有较大的噪声, 这给重建带来了很大的困难。本文提出了一种针对高噪声深度图像的树木自动重建技术...
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: 基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述深度学习的图像超分辨率重建方法的发展情况和研究热点，对一些最新的基于深度学习的图像.超分辨率重建方法进行了梳理，将它们分为两大类( 有监督的和无监督的) 分别进行阐述．然后，.在公开的数据集上，将主流方法...
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: 基于深度学习的红外图像超分辨率重建同时考虑到红外图像对比度低、纹理不明显的特性，在残差块内加入新的卷积层和激活层，通过增加网络深度扩大局部残差模块的感受野，有利于恢复图像的局部细节信息。最后利用增强预测算法对重建图像进行优化，提升重建...
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: 基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展，把握当前研究的热点和方向，针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标，并...
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: 基于深度学习的多模光纤散射介质成像重建多模光纤是一种厚散射介质,当目标图像经过...DenseUnet模型采用融合机制加深了网络的深度,提高了重建的准确性,并具有很好的鲁棒性。实验结果表明,DenseUnet可以很好地对具有不同长度的多模光纤产生的散斑图像进行重建。
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