自学SIFT算法后写的一个demo，适合初学者或者想深入了解这个算法的人。 SIFT，即尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform，SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述子。SIFT算法在一定程度上可解决： 1. 目标的旋转、缩放、平移（RST） 2. 图像仿射/投影变换（视点viewpoint） 3. 光照影响（illumination） 4. 目标遮挡（occlusion） 5. 杂物场景（clutter） 6. 噪声

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深度模仿学习的语用观察 模仿学习算法（使用PPO ）： 美国广播公司 AIRL 公元前 钻头 童话 盖尔 GMMIL nn-PUGAIL PWIL 红色 python main.py --imitation [AIRL|BC|DRIL|FAIRL|GAIL|GMMIL|PUGAIL|RED] 选项包括： 仅状态模仿学习： --state-only 吸收状态指示器 --absorbing R1梯度正则化 ：-- --r1-reg-coeff 1 （默认值） 结果 PPO 火车 测试 航空 火车 测试 公元前 火车 测试 钻头 火车 测试 公平 火车 测试 盖尔 火车 测试 吉米 火车 测试 nn-PUGAIL 火车 测试 红色的 火车 测试 致谢 @ikostrikov （ https://github.com/ikostrikov

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