资源包含计算机视觉的多视图几何中文文档，系统详细介绍了计算机视觉的基本知识

凸多视图低秩稀疏回归用于特征选择和聚类

具有特征透视变换的多视图检测[] [ ] @inproceedings{hou2020multiview, title={Multiview Detection with Feature Perspective Transformation}, author={Hou, Yunzhong and Zheng, Liang and Gould, Stephen}, booktitle={ECCV}, year={2020} } 概述 我们发布了MVDet的PyTorch代码， MVDet是一种最新的多视图行人检测器； 和MultiviewX数据集，这是一种新颖的合成多视图行人检测数据集。 狂野轨道 多视图X 内容 MultiviewX数据集 使用来自行人模型，在Unity中，我们构建了一个新颖的合成数据集MultiviewX 。 MultiviewX数据集覆盖16米乘

University1652-基线 该存储库包含数据集链接和我们的论文。 我们收集了全球72所大学的1652座建筑物。 感谢您的关注。 任务1：无人机视图目标定位。 （无人机->卫星）给定一个无人机视图图像或视频，该任务旨在找到最相似的卫星视图图像，以在卫星视图中定位目标建筑物。 任务2：无人机导航。 （卫星->无人机）鉴于一个卫星视图图像，该无人机打算找到它经过的最相关的位置（无人机视图图像）。 根据其飞行历史，可以将无人机导航回目标位置。 目录 关于数据集 数据集拆分如下： 分裂 #imgs ＃建筑物 #universities 训练 50,218 701 33 Query_drone 37,855 701 39 Query_satellite 701 701 39 Query_ground 2,579 701 39 Gallery_dro

本书全面介绍了近10年来发展的基于几何的计算机视觉计算方法及其数学基础。除了上述内容外，其中多摄像机视图几何及其计算方法，值得读者关注。这是因为当前计算机的性能价格比大大提高，使人们有条件在视觉系统中使用更多的摄像机，以利用冗余的信息，来换取系统对噪声的鲁棒性。系统对噪声的鲁棒性一直是实用计算机视觉系统的瓶颈问题，解决该问题的可能的办法是：提高摄像机的分辨率、多摄像机方法和近年来大量引进的统计最优化鲁棒算法(本书许多章节也有描述)。本书对我国专门从事计算机视觉研究的读者有较好的参考价值。此外，从事相关数学领域研究的人士也值得一读。

多视图聚类算法在目前已经有了十分重要的研究和应用前景

计算机视觉经典教程，计算机视觉中的多视图几何，英文原版。

基于视图相关因子的多视图数据竞争聚类算法.pdf

《计算机视觉中的多视图几何》涵盖了摄像机投影矩阵、基本矩阵和三焦点张量的几何原理、和它们的代数表达等。是几何计算，三维重建，slam等的十分重要的基础知识。

机器人系统在当下的诸多领域都扮演着重要的角色。在不同应用场景下，需要将机器 人与不同传感器相结合以提高整个系统的智能性。视觉传感器由于能提供丰富的感知信息 因而被大量应用于不同机器人平台。随着科学技术的快速发展，众多学者致力于利用视觉 信息引导机器人完成定位、导航和控制等不同任务。而在这些任务中，视觉伺服控制是最 常被讨论的问题之一