VMware Fusion的激活码 用于macOS的虚拟机 亲测可用

论文笔记 https://blog.csdn.net/haiyanp_p/article/details/118341404?spm=1001.2014.3001.5501

fusioninventory-agent_windows-x64_2.4-rc2.exe fusioninventory-agent_windows-x86_2.4.exe

百度apollo定位文献中文翻译 Robust and Precise Vehicle Localization based on Multi-sensor Fusion in Diverse City Scenes

数据融合matlab代码通过具有非凸罚分的稀疏正则化进行图像融合 该源代码包包括用于所提出的图像融合和联合问题算法的MATLAB源代码。 纸： 每个主要代码的具体功能如下图所示： FL1：采用L1规范化正规化的图像融合； FGMC：通过GMC正则化进行图像融合； FSL1：采用L1规范正则化的联合图像融合和超分辨率； FSGMC：通过GMC正则化进行联合图像融合和超分辨率； FDrealGMC：在真正的OCT和眼底图像数据集（PSF估计）上使用GMC正则化进行联合图像融合和反卷积；

数据融合matlab代码 Image-filtering-and-fusion 更多细节内容可见pdf文档（eg 探究变量对结果的影响） 1 实验目的 通过高斯滤波器对两张同样大小的图像进行滤波处理，一个保留高频一个保留低频 叠加两个图像的高、低频部分以对图像进行融合，形成一张远近观察效果会不同的图像 使用了图像金字塔的方式模拟远近观察的效果 2 代码结构 myfilter.m：输入某张图片和要使用的滤波器，得到滤波后的结果 vis_hybrid_image.m：输入融合后的图片，得到图像金字塔 project1.m：主函数，输入两张大小相同的图片，得到图像金字塔和融合结果 3 使用方法 将3个.m文件及大小相同的图片放入matlab的路径中 运行project1.m文件 4 工作原理 4.1 滤波器 这一步骤的目的是去除图像中大于或小于某一频率的分量，可以使用matlab中的fspecial函数，实现对图像高频、低频分量的提取。 该函数当设置类型为'gaussian'时可作为高斯低通滤波器，得到图像中频率低于某个阈值的部分。 根据MATLAB Help Center的文档，fspec

基于CBF的图像融合Matlab代码，适用于两幅多焦点图像融合，也可用于彩色图像。

此仓库实现了我们的ICCV论文“用于3D人体姿势估计的Cross View融合” 快速开始 安装 克隆此仓库，我们将克隆多视图姿势的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： : 初始化输出（训练模型输出目录）和日志（张量板日志目录）目录。 mkdir ouput mkdir log 并且您的目录树应该像这样

SESF保险丝 SESF-Fuse：用于多焦点图像融合的无监督深度模型 抽象的 在这项工作中，我们提出了一种无监督的深度学习模型来解决多焦点图像融合问题。 首先，我们以无监督的方式训练编码器-解码器体系结构，以获取输入图像的深层特征。 然后，我们利用这些特征和空间频率来测量活动水平，这在多焦点融合任务中起着至关重要的作用。 该方法背后的关键点在于，只有景深（DOF）内的对象在照片中才具有清晰的外观，而其他对象则很可能被模糊。 与以前的工作相比，我们的方法分析的是深层特征的锐利外观，而不是原始图像。 实验结果表明，与现有的16种融合方法相比，该方法在客观和主观评估中均达到了最新的融合性能。 可视化 我们在下图中显示融合结果的可视化。 第一行是近焦点源图像，第二行是远焦点源图像。 第三行是我们方法的决策图，最后一行是融合结果。 分行介绍 我们在该分支机构中提供SESF-Fuse的培训和测试方法

数据融合_HSI_LiDAR 基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合 作者 平台 Ubuntu 14.04 CUDA 8.0 GTX 850M 张量流1.4 python2 / python3 使用卷积神经网络的体系结构 输入-[转换-关联-最大池] x 2-[仿射-关联] x 2-仿射-softmax 档案文件 ./HSI/Load_data.py加载HSI源数据并制作Train / Test文件作为补丁 ./HSI/CNN.py定义CNN参数./HSI/CNN_feed.py训练HSI CNN权重./HSI/run_cnn.py使用预先训练的CNN参数进行HSI分类./HSI/Spatial_dataset.py为处理HSI数据。 ./HSI/Get_feature.py保存最后汇聚层平功能./DSM几乎一样./HSI 结果 接触