针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量，提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络，可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。该网络基于编解码结构，以端到端的方式估计单目图像的深度图。编码端使用ResNet50网络结构；在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块，采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围，同时减少了参数量，并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的性能；此外，在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享，以提升网络的估计精度。在NYUD v2数据集上的实验结果表明，与结构注意力引导网络相比，轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%，计算效率提升约84.6%。

MS-金字塔3.rar

这个zip里面包含了python-pygame与pymunk做成的倒塌解压金字塔。左键删除方块，右键重组方块。希望大家玩得快乐。

缠论公式简化版-金字塔公式 带顶底背驰，macd力度 级别显示

读取影像，jpg，tif等格式，生成影像金字塔，并且以外部金字塔的方式写到硬盘。 包含opencv影像读取，降采样等技术； 包含GDAL数据集打开关闭，读写等技术。 可编译成exe可执行文件。

学会用逻辑提升说服力 金字塔原理9.9.pdf

javascript

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

mips1汇编，有需要的可以看看，参考一下。

针对视频和图像中快速、准确的行人检测问题，提出了一种分层次的、全局信息和局部信息相结合的行人检测算法。该方法以随机森林分类器为基础，利用图像金字塔模型融合行人的多层信息。首先，在低尺度空间利用主方向模板（DOT）特征和随机森林算法训练行人的全局分类器，第一层检测在低尺度空间中进行，找到行人的候选区域；然后，在高尺度空间提取图像块集合，基于部件随机森林训练行人的局部外观和几何约束模型；最后，基于上层的候选区域，在高尺度空间利用霍夫投票进行第二层精确检测。实验结果表明，该方法有更低的时间复杂度，并提升了行人检测的准确率，全局信息和局部信息的层次融合，能有效解决快速、准确的行人检测问题。