使用 OpenCV 函数, 这个项目能从成对的立体图像中重建场景。
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稀疏卷积的做法有两种，区别是使用GEMM算法进行卷积还是Winograd算法进行卷积。 GEMM 指最后使用im2col的方式进行卷积。 Sparse 3D convolutional neural networks 论文提出了稀疏卷积的具体做法。 卷积的输入为一个矩阵M和一个哈希表H。矩阵M为输入feature map上不为空的部分的特征，大小为 a× n， a代表不为空的位置个数，n代表特征
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Abstract 我们提出了一种基于稀疏卷积和点亲和力预测的 3D 实例分割新方法，该方法指示两个点属于同一实例的可能性。所提出的网络基于子流形稀疏卷积[3]，处理体素化点云并预测每个占用体素的语义分数以及不同尺度下相邻体素之间的亲和力。一种简单而有效的聚类算法根据预测的亲和性和网格拓扑将点分割成实例。每个实例的语义由语义预测确定。实验表明，我们的方法在广泛使用的ScanNet基准测试 [2] 上
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TensorFlow使用三个dense tensor来表达一个sparse tensor：indices、values、dense_shape。 假如我们有一个dense tensor： [[1, 0, 0, 0] [0, 0, 2, 0] [0, 0, 0, 0]] 那么用SparseTensor表达这个数据对应的三个dense tensor如下： indices：[[0, 0], [1,
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Stereo Vision—立体匹配原理详解 视差和深度互是反比例关系 视差越大 距离越近 视差越小 深度越远 1 Matching cost computation 匹配代价计算 2Gost aggregation 匹配代价聚合 3Disparity selection 视差选择 4Disparity refinement 视差细化 就是以前从左面图像找右面图像 现在从右面找左面 Pixel-b
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#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <vtkSmartPointer.h> #incl
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Depth from stereo 立体深度是从cvp 1.0版本的主要feature. 在cDSP上，跑一次大约14ms 主要的用途 背景虚化 目标检测 障碍物检测，特别提到了vr 立体匹配的bench mark, 主要是指标是bad pixel error. 在kitti的数据集上，大约两个像素误差的是，仅仅只有13%。 那就说明效果还可以，而且kitti是宽基线。 API的说明： 初始化；各
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photometric-stereo A MATLAB Implementation of the Basic Photometric Stereo Algorithm This project implements the basic photometric stereo algorithm that essentially uses the least squares method. Give
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Note: Functions taking Tensor arguments can also take anything accepted by tf.convert_to_tensor. Contents Sparse Tensors Sparse Tensor Representation class tf.SparseTensor class tf.SparseTensorValue S
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当任何匹配特定值的数据（NaN /缺失值，但可以选择任何值）被省略时，稀疏对象被“压缩”。 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏化”的位置。 这在一个例子中会更有意义。 所有标准的Pandas数据结构都应用to_sparse方法 - import pandas as pd import numpy as np ts = pd.Series(np.random.randn(10))
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Stereo-Odometry-SOFT This repository is a MATLAB implementation of the Stereo Odometry based on careful Feature selection and Tracking. The code is released under MIT License. The code has been tested
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Note: Functions taking Tensor arguments can also take anything accepted by tf.convert_to_tensor. Contents Sparse Tensors Sparse Tensor Representation class tf.SparseTensor class tf.SparseTensorValue S
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Google Sparse Hash 是 Google 一个很节省内存的 hash map 实现