计算机视觉中的多视图几何中文版 P280-320

这是一种适用于高分辨率多视图立体声的Patchmatch的新颖且可学习的级联公式。与采用3D成本正则化的竞争对手相比，PatchmatchNet具有较高的计算速度和较低的内存需求，可以处理更高分辨率的图像，并且更适合在资源受限的设备上运行。

Multiple View Geometry in Computer Vision.2nd Edition 英文多视几何pdf+中文讲解ppt.zip

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VC++ 实现多窗口多视图例子

SpringMVC第8讲：多视图支持

smote采样matlab代码MV-LEAP 基于多视图学习的数据增殖器 (MV-LEAP)，用于使用由 Olfa Graa 创建的高度不平衡的类来促进分类。 请联系查询。 谢谢。 单击此处显示主图： 介绍 这项工作已发表在 2019 年神经科学方法杂志上。 MV-LEAP 是一个用于促进不平衡多视图数据分类的框架。 MV-LEAP 包含两个关键步骤，用于解决分类任务中的两个主要机器学习问题： 问题 1：训练数据不平衡。 提议的解决方案 ==>基于流形学习的增殖器，它能够为每个视图生成合成数据，被提议用于处理不平衡的数据。 问题 2：要学习的输入多视图数据的异质性。 建议的解决方案 ==> 提出了一种利用张量规范相关分析的多视图流形数据对齐，将所有原始（即基本事实）和增殖（即合成）视图映射到共享子空间中，其中它们的分布针对目标分类对齐任务。 更多细节可以在:) 或 在这个存储库中，我们发布了 MV-LEAP 源代码，该源代码在从 4 个高斯分布中提取的模拟异构多视图数据集上训练和测试，如下所示： 比较方法和MV-LEAP（我们的）的分类结果如下所示： 安装 该框架是在 Matlab R

计算机视觉几何方面的经典书，搞slam或者几何都必读

本书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，并配有实际的例子，如它们在由多幅图像进行景物重构中的应用。

本资源包含：慕尼黑工业大学（TUM）Multiple View Geometry课程讲义、作业和作业解答