KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源

光流跟踪1985年原始版论文

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Microwave Filters, Impedance Matching network and Coupling Structure

Lovasz和Plummer在1986年编写，关于图匹配的经典著作，包含了丰富的理论结果和相关算法，例如著名的匈牙利算法。

匹配追踪是一种稀疏逼近算法，它在过完备字典的跨度上找到多维数据的“最佳匹配”投影

使用CNN功能进行图像匹配 概述 针对深度遥感影像在成像方式，时间相位，分辨率等方面的差异难以匹配的问题，提出了一种新的深度学习特征匹配方法。 结果表明，该算法具有较强的适应性和鲁棒性，在匹配点的数量和分布，效率和适应性方面均优于其他算法。 该存储库包含以下文件的实现： "A Heterogeneous Remote-Sensing Image Matching Method Based on Deep Learning Feature" （in Chinese） 一种基于深度学习特征的异源遥感影像匹配算法 该存储库中特征提取的主要思想和代码均基于 。 匹配结果： 谷歌地球图像之间的匹配结果（2009年和2018年） 无人机光学图像与红外热像的匹配结果 SAR图像（GF-3）与光学卫星（ZY-3）图像的匹配结果 卫星图与地图的匹配结果 入门： 建议使用Python 3.7+来运

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释义张量流 Tensorflow（1.1.0）中实现了多种用于复述的模型和代码。 我非常小心地记录了代码，并解释了整个模型中各个步骤的操作。 希望对于那些想开始使用Tensorflow的人来说，这将是一个教学示例代码！ 到目前为止，此仓库已实现： 基本的暹罗LSTM基准，大致基于的模型 如所述，带有附加“匹配层”的Siamese LSTM模型 。 的或多或少的最新的双边多视角匹配模型 。 欢迎添加更多模型/优化或修补现有模型的公关！ 模型代码的大部分位于 很多数据处理代码都来自受其启发，如果您喜欢此项目的结构，请检查一下它们！ 安装 该项目是在Python 3.5中开发

本书是一本不可多得的字符串匹配方面的专业书籍。书中对串匹配问题进行了系统化的分类，从实际效果出发，着重详细介绍了串匹配领域内效果最好的若干种算法。并且给出了具有统一接口的算法伪码，使读者能清晰理解算法原理，易于实现算法编程，从而提高专业水平。此外，书中通过严谨的理论分析和大量实验数据，说明了每种算法在实际应用中的适用范围，由此提供了良好的应用指导，解决了串匹配算法的最佳适用性问题。