matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建了两

我们在解耦重力时研究了六维N =（1,0）理论中的阿贝尔规范对称行为，并在6d N =（1，0）SCFT的背景下研究了阿贝尔风味对称性。 从超重力的角度来看，异常抵消机制意味着当重力解耦时，阿贝尔规范的对称性只能作为全局对称性存在。 已显示以这种方式获得的风味对称性没有ABJ异常，并且明确获得了它们在去耦极限中的非Hooft异常多项式。 在F理论的实现中，阿贝尔规范对称性的解耦意味着被称为有理截面的高度对的数学对象在椭圆形Calabi-Yau三倍体的基础上不能作为曲线收缩。 我们利用有理断面的Mordell-Weil组的性质从超重力证明了这一预测。 在本文的第二部分中，我们研究了6d N =（1，0）SCFT中的阿贝尔风味对称性。 我们根据几何量大的U（1）的合适线性组合，阐明了F-理论中这种风味对称性的几何起源以及它们的现场理论解释。 我们的一般结果在各种显式示例中得到了说明。

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单糖 这是以下论文的代码开发版本： Bugra Tekin，Sudipta N.Sinha和Pascal Fua，“实时无缝单发6D对象姿态预测”，CVPR 2018。 可以在以下找到上述文章的代码库的原始存储库。 介绍 我们提出了一种单发方法，可以同时检测RGB图像中的对象并预测其6D姿势，而无需多个阶段或必须检查多个假设。 我们方法的关键部分是受YOLO网络设计启发的新CNN架构，该架构可直接预测对象3D边界框的投影顶点的2D图像位置。 然后使用PnP算法估算对象的6D姿势。 ， 引文 如果您使用此代码，请引用以下内容 @inproceedings {tekin18， TITLE = {{实时无缝单发6D对象姿态预测}}，作者= {Tekin，Bugra和Sinha，Sudipta N.和Fua，Pascal}， BOOKTITLE = {CVPR}， 年= {2018} } 执照

PoseRBPF：用于6D对象姿势跟踪的Rao-Blackwellized粒子滤波器PoseRBPF：用于6D对象姿势跟踪的Rao-Blackwellized粒子滤波器PoseRBPF纸自我监督纸姿势估计视频机器人操纵视频引用PoseRBPF如果您发现PoseRBPF代码有用，请考虑引用：@inproceedings {deng2019pose，作者= {Xinke Deng和Arsalan Mousavian和Yu Xiang和Fei Xia和Timothy Bretl和Dieter Fox}，标题= {PoseRBPF：用于6D对象姿态跟踪的Rao-Blackwellized粒子滤波器}，书名= {机器人技术：科学

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此处提供的 Matlab 代码提供了使用文件 Six_dim_scatter.m 中的 Matlab 命令“scatter3”进行 6D 数据可视化的示例。 X、Y 和 Z 坐标表示前三个维度，第四个维度通过动画表示，第五个维度用颜色显示，第六个维度 - 散点的大小。

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