本程序对各种光流算法进行验证，并比较，内附有详细的代码说明，也是对opencv介绍的4中光流算法的一个很好的运用，运用了HS,LK,PRYLK,BM光流算法用于智能交通车辆检测，进验证，代码的实时性良好。是学习光流算法的很好的资料。

多分类损失函数 label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes] 使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1) – y_true 真实值， y_pred 预测值 – from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`False`,   如果预测结果未经过softmax就设为`True`. pred = tf.c

应用传统连续潮流法绘制PV曲线，有详细的步骤说明。

Camel服务集成，服务编排操作文档

内含图片，可计算图片的光流场，且含有代码注释，详细好用

神经场景流场 PyTorch实施的论文“用于动态场景的时空视图合成的神经场景流场”，CVPR 2021 所发布的实现与当前的ArXiv略有不同。 我们将在三月底之前将ArXiv更新为CVPR摄像机就绪版本，以完全匹配已发布代码的发现。 相依性 该代码已使用Python3，Pytorch> = 1.6和CUDA> = 10.2进行了测试，相关性包括 configargparse matplotlib OpenCV scikit图像 科学的 杯状的 图像。 tqdm 视频预处理 从下载nerf_data.zip，该示例输入视频具有SfM摄像机的姿势和从估计的内在函数（请注意，您需要使用COLMAP“ colmap image_undistorter”命令来使输入图像失真，以获取“密集”文件夹，如示例中所示，该文件文件夹应包含“图片”和“稀疏”文件夹）。 从下载单视图深度预测模型“ m

使用高斯赛德尔方法的潮流计算- 三总线（一台发电机和两个负载）。 - 用于用户输入的 GUI。

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