In this paper, we introduce a method to detect co-saliency from an image pair that may have some objects in common. The co-saliency is modeled as a linear combination of the single-image saliency map (SISM) and the multi-image saliency map (MISM). The first term is designed to describe the local attention, which is computed by using three saliency detection techniques available in literature. To compute the MISM, a co-multilayer graph is constructed by dividing the image pair into a spatial pyra

在Google街景视图中进行虚拟漫步 在， 。 在隔离期间，由于COVID-19大流行，我们目前遇到的情况是，为了共同的福祉，我们减少了在街上自由活动的权利。 人们只能在杂货店等特定情况下外出。 在许多国家，许多边界都是封闭的，旅行被完全禁止。 Virtual Walks是一个使用Pose Estimation模型和LSTM神经网络一起在Google Street View中模拟步行的项目。 对于姿势估计，已修改了模型，而对于动作检测部分，已使用开发了LSTM模型。 该项目能够借助模拟世界各地的街道。 Tensorflow 2.0，Selenium和Python 3.7是该项目中使用的

简单的二维运动车辆转向模型与动画

pysot预训练模型，复现必备

Ising model (2-dimension) fortran code

使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能，具体功能参见博客https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/83116793

Professor E. F. Camacho, Associate Professor C. Bordons (auth.) Model Predictive control 2007

chineseocr model part3-1， 因为最大上传不能超过1g，所以将模型分为3部分上传

模型预测控制的博士课程ppt,Model Predictive Control (PhD course)其对应网站为http://cse.lab.imtlucca.it/~bemporad/

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