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图像特征sift的matlab代码密集功能 在该程序包中，您找到了用于从给定图像中提取密集的颜色直方图和密集的SIFT特征的MATLAB代码。 评论 核心功能（sp_dense_sift.m）来自“场景/对象”分类工具箱 核心功能（sp_dense_color.m）是工具箱中densityCOLOR.cpp的修改的MATLAB版本，而不会损失计算效率。 这些低层次的视觉功能已用于我们最近的研究工作中，和。 致谢 在MATLAB FileExchange中提交的启发了此软件包。

Dense Passage Retriever - 是一套用于开放领域问答任务的工具和模型Q&A Dense Passage Retriever Dense Passage Retriever - 是一组用于开放域问答任务的工具和模型。 它基于这项研究工作，并为多个问答数据集提供了最先进的结果。 特征密集检索器模型基于双编码器架构。 受本文启发的抽取式问答读者和排名者联合模型。 相关数据预处理和后处理工具。 推理时间逻辑的密集检索器组件基于 FAISS 索引。 安装 从源头安装。 推荐使用 Python 的虚拟或 Conda 环境。 git clone git@github.com:fairinternal/DPR.git cd DPR pip install 。 DPR 在 Python 3.6+ 和 PyTorch 1.2.0+ 上进行了测试。 DPR 依赖第三方库来实现编码器代码。 目前支持 Huggingface BERT、Pytext BERT 和 Fairseq RoBERTa 编码器模型。 由于标记化过程的普遍性，DPR 目前使用 Hugging

2007年论文Synthetic aperture imaging using dense camera array (基于密集相机矩阵的合成孔径成像)的英文原文以及翻译

密集 umap的神经网络近似

体素科技肺叶分割Automatic Segmentation of Pulmonary Lobes Using a Progressive Dense V-Network

基于自适应Dense-SIFT的大规模图像检索

CUDA线性回归 进行基本操作的矩阵类，包括从csv文件创建矩阵，或从列和行数创建0矩阵，将矩阵输出到正确缩进的ostream，获取和分配元素，矩阵乘法，转置，求逆，创建单位矩阵，获取高度和宽度。 还可以在主要功能中实现线性回归 作者 Vishnu T Suresh（ ） 用法 要使用它，请确保已安装CUDA 4.2和CULA Dense R15（必须设置所有环境变量，并且共享库可见）。 然后： 'cd'到src并运行'g ++ -o pop.o populate.cpp'。 运行'./pop.o' 系统将提示您输入条目数。 输出将是X.csv和Y.csv，分别代表独立变量和因变量。 编辑populate.cpp的源代码以根据需要更改系数或增加变量数。 之后： 运行'make' 运行“ ./main.o”，您将获得系数的计算值。 您也可以使用Matrix类执行文件顶部列

Sketch, Ground, and Refine Top-Down Dense Video Captioning

一篇slam相关论文，结合了深度学习。用CNN单帧预测深度，可以解决单目slam中尺度不确定性、纯旋转、低纹理区域等问题。