SfM学习者 该代码库实现了本文所述的系统: 通过视频无监督地学习深度和自我运动 ,,, 在CVPR 2017(口头)中。 有关更多详细信息,请参见。 如有任何疑问,请联系( )。 先决条件 该代码库是使用Tensorflow 1.0,CUDA 8.0和Ubuntu 16.04开发和测试的。 运行单视图深度演示 我们提供了用于运行我们的单视图深度预测模型的演示代码。 首先,通过运行以下命令下载预训练的模型 bash ./models/download_depth_model.sh 然后,您可以使用提供的ipython-notebook demo.ipynb来运行演示。 准备训练数据 为
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来自Tinghui Zhou et al.的Pytorch版SfmLearner
2021-10-08 15:35:02 6.6MB Python开发-机器学习
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论文Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video的预训练模型,深度评估
2021-08-02 14:42:38 141.58MB SFMlearner 深度学习 深度估计
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论文Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video的预训练模型
2021-07-08 02:01:58 133.13MB SFMlearner 深度学习 深度估计
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Pytorch版本的SfmLearne网络做depth estimation,属于无监督学习一类
2021-05-22 06:53:29 13.33MB 深度估计
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论文Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video的预训练模型
2021-03-08 12:28:02 142.08MB SFMlearner 深度学习 深度估计
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论文Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video的预训练模型,位姿评估
2021-03-08 12:02:19 8.96MB SFMlearner 深度学习 深度估计
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