单眼深度估计 该存储库为NYU深度数据集V2提供了单眼深度估计的简单PyTorch Lightning实现。 依存关系 Docker 20.10.2 1.28.3 的Python 3.8.0 0.1.3 1.6.0 1.2.5 2.0.6 偏见0.10.25 有关其他库的版本，请参见 。 方法 细分模型+ *深度损失 *我们使用 。 骨干 类型 三角洲1 三角洲2 三角洲3 lg10 abs_rel 湄 微软 efficiencynet-b7 UnetPlusPlus 0.8381 0.9658 0.9914 0.0553 0.1295 0.3464 0.3307 efficiencynet-b7 FPN 0.8378 0.9662 0.9915 0.0561 0.1308 0.3523 0.3308 高效网-b4 U

根据《空间句法简明教程》精简阅读而来的总结性、介绍性PDF，结合了自己的一些经验。根据《空间句法简明教程》精简阅读而来的总结性、介绍性PDF，结合了自己的一些经验

Indy的官方文档，本人花了几个月时间翻译的，这个文档是蛮老的一个版本了，不过介绍了很多网络编程和多线程等知识，蛮值得一看的。原来文档上的代码的版本过老了，我已经基本换成XE10中的了，不过图片我就直接用原文档的了，懒得更新了，仅用于学习交流，挣点分换其他学习资料。下载后请不要另外发布0.0。 一百页呢，收个3分不过分吧。 顺带附上原文档。

8拼图 解决深度优先搜索，广度优先搜索，贪婪最佳优先搜索

NYU Depth Dataset V2 is provided by NYU.本数据集由纽约大学提供。 indoorsegmentationandsupportinferencefromRGBDImages.pdf

EndoSLAM数据集和内窥镜视频的无监督单眼视觉测程和深度估计方法 EndoSLAM数据集概述 我们介绍了一种内窥镜SLAM数据集，该数据集既包含前体数据又包含合成数据。 数据集的离体部分包括标准和胶囊内窥镜记录。 数据集分为35个子数据集。 具体而言，分别存在结肠，小肠和胃的18、5和12个子数据集。 据作者所知，这是已发布的第一个用于胶囊内窥镜SLAM任务的数据集，具有定时6 DoF姿态数据和高精度3D地图地面真相 使用了两种不同的胶囊和传统的内窥镜相机，具有高分辨率和低分辨率，从而产生了不同的相机规格和照明条件。 来自不同相机的图像具有相同器官的不同分辨率和每个相关器官的深度，是所提出数据集的进一步独特功能。 我们还提供了两种类型的无线内窥镜的图像和姿态值，它们在某些方面彼此不同，例如相机分辨率，帧频以及用于检测Z线，十二指肠乳头和出血的诊断结果。 一些子数据集在两个版本中包

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