基于三角测量与密集化稀疏点的深度估计神经网络编程

最新推荐文章于 2025-12-07 11:15:07 发布
最新推荐文章于 2025-12-07 11:15:07 发布
阅读量113 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 神经网络 深度学习 人工智能 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelLancer/article/details/132263794
编程 专栏收录该内容
376 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了使用三角测量和稠密化稀疏点的深度估计神经网络，通过PyTorch实现，包括网络结构、训练过程和预训练模型的加载。该网络能够从单张图像预测像素深度，对计算机视觉的深度感知具有价值。

基于三角测量与密集化稀疏点的深度估计神经网络编程

深度估计是计算机视觉领域中一个重要的任务，其目标是从单张图像中预测场景中每个像素的深度信息。在本文中，我们将介绍一种基于三角测量和稠密化稀疏点的深度估计网络，并提供相应的源代码实现。

深度估计任务中的一个常见方法是利用神经网络，通过训练数据集来学习从图像到深度值的映射。我们将使用PyTorch作为实现深度估计网络的框架。以下是我们实现的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DepthEstimationNetwork(nn.Module):
    def __init__
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的人眼视线检测
qq_36130719的博客
11-05 902
视觉是人和动物最重要的感觉。人可以通过视觉获得外界信息，外界也可以通过视线 获知人的想法，视线检测技术由此而兴。根据视线的检出结果，可以知晓目标人物当前的 关注点，在某些场景下甚至可以预测其行动。一般来说，视线指由起点到终点的一个方向 向量。目标人物瞳孔的中心位置为视线起点，其正在关注区域的位置为视线终点[1]。捕捉 到此信息意味着建立了视线起点至视线终点的映射关系，这一关系可以应用于许多场景：（1）疲劳驾驶。
双重SOTA！同时实现SfM和深度估计！三维重建新范式！
计算机视觉工坊
08-06 250
自监督深度估计和结构从运动恢复（Structure-from-Motion，SfM）均从RGB视频中恢复场景深度。尽管它们的目标相似，但这两种方法并不相关。自监督的先前工作通过反向传播相邻帧内定义的损失。与通过损失进行学习不同，本工作提出了一种通过执行局部SfM的替代方案。首先，使用校准后的RGB或RGB-D图像，我们采用深度和对应估计器来推断深度图和成对对应图。然后，一种新颖的bundle-RANSAC调整算法联合优化相机姿态和每个深度图的深度调整。
图神经网络
a_b_c_007的博客
04-07 6729
许多学习任务都需要处理包含元素间丰富关系信息的图形数据。物理系统建模、分子指纹学习、蛋白质界面预测和疾病分类需要一个模型从图形输入中学习。在其他领域，如从文本和图像等非结构数据学习，对提取的结构（如句子的依赖树和图像的场景图）进行推理是一个重要的研究课题，也需要图形推理模型。图神经网络（GNN）是通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性的神经模型。近年来，图形卷积网络（GCN）、图形注意网络（GAT）、图形递归网络（GRN）等GNN变体在许多深度学习任务中表现出开创性的性能。
论文《基于稀疏深度的相位展开方法用于深度感知》学习
Orange_Wu的博客
01-02 1312
A phase unwrapping method based on sparse depth for depth perception（2018 SCI 一区） Abstract 相位模糊是三步相移相位展开的主要难点。提出了一种基于稀疏深度图的三相相移相位展开方法。稀疏深度图是深度采集的相位展开辅助工具。首先，提出了一种基于随机散斑和Delaunay三角剖分的随机网格模型。其次，基于所提出的随机...
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
热门推荐
subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
深度学习 VS 传统计算机视觉
小白学视觉
08-20 5866
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：机器之心作者：Niall O’ Mahony等 |参与：魔王、张倩深度学习崛起后...
Deep Non-Line-of-Sight Reconstruction：深度非视域重建
小白学视觉
09-07 1095
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：坐化 | 来源：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/157348690本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。英文论文信息J. G. Chopite, M. B. Hullin, M. Wand, and J. Iseringhausen, “Deep Non-Line-of-Sight Reco...
3D成像与深度学习技术解析
xxx12的博客
09-15 799
本文深入探讨了3D成像技术的核心概念与深度学习在该领域的应用。内容涵盖基于相关性与特征的对应关系匹配方法、密集立体匹配的局部与全局策略、立体视觉与运动恢复结构的区别、立体相机校准步骤、三角网格处理算法、顶点法线与误差度量计算、局部与全局描述符对比、形状识别与检索差异、特征袋方法、3DMM统计模型构建、体素化分析、卷积类型区别以及3D深度学习的未来方向。此外，还介绍了点云预处理、ICP配准、CPD算法、多视图对齐、基础矩阵估计、图像校正、NCC立体匹配、三维重建、条纹投影模拟等具体实现方法和技术要点。
谷歌CVPR最新成果！采用数据驱动方法通过YouTube视频生成深度图（效果最先进！）
中科院AI算法工程师的博客
04-26 1355
本文来源于联盟成员翻译笔记 昨日（4月25日）刚更新的文章 地址：https://arxiv.org/pdf/1904.11111.pdf 摘要： 本文提出了一种在自由移动的场景中预测密集深度的方法。现有的从单目视频中恢复动态非刚性物体深度的方法对物体的运动有很强的假设，只能恢复稀疏深度。在本文中采用数据驱动的方法，从一个新的数据源中学习人类的深度先验信息：成千上万的模仿人体模型...
脑启发遥感解译:一个全面的调查
LIHONGLI000125的博客
03-16 3036
摘要:基于大脑的算法已经成为下一代人工智能的新趋势。通过对脑科学的研究，可以有效提高遥感算法的智能化。综述和分析了脑认知学习的基本性质和遥感解译研究的最新进展。本文首先介绍了大脑的结构组成和性质。然后，研究了五种代表性的脑启发算法，包括多尺度几何分析、压缩感知、注意机制、强化学习和迁移学习。其次，本文综述了遥感数据类型、遥感解译典型应用的发展和遥感实现，包括遥感数据集、软件和硬件。最后，讨论了脑启发遥感解译的十大有待解决的问题和未来的发展方向。本工作旨在全面回顾脑机制和遥感的发展，并为脑启发遥感解译的未来研
Sigmoid函数：从生物生长曲线到神经网络激活的桥梁
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 942
Sigmoid函数是机器学习历史上的一座里程碑。它凭借其直观的概率解释和平滑的性质，为逻辑回归和早期神经网络提供了关键的动力。它像一把钥匙，打开了利用非线性模型处理分类问题的大门。然而，其固有的梯度消失和计算效率问题，也促使研究者寻找更优的替代方案，如ReLU。如今，在深度神经网络的隐藏层中，Sigmoid已较少使用，但其在二分类输出层门控循环单元（如LSTM）以及需要特定输出范围的任务中，依然保有一席之地。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。
【模式识别与机器学习（13）】神经网络与深度学习（2）：卷积神经网络、正则化、优化算法、循环神经网络
hiliang521的博客
12-02 1923
【模式识别与机器学习（13）】神经网络与深度学习（二）：卷积神经网络、正则化、优化算法、循环神经网络
深度信念神经网络DBN的碳排放量预测
abc991835105的博客
12-04 66
本文研究了基于深度信念网络(DBN)的碳排放量预测方法。DBN是一种深度学习神经网络，通过多层受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠实现特征提取和非监督学习。研究构建了包含三个隐含层的DBN模型，使用200次迭代训练RBM层，节点数分别为108、106和125个。实验结果表明，DBN能有效处理大输入数据，通过无监督学习实现自动降维，对碳排放量预测具有较好效果。未来可考虑将DBN与拟合能力更强的神经网络结合，以提升模型性能。该研究为碳排放预测提供了一种新的深度学习解决方案。
深度学习2-pyTorch学习-第一个神经网络
最新发布
诚朴勇毅
12-07 233
x.y 表示访问对象的属性y。x.y(z1,z2)，这表示调用对象x的方法y，并传入参数z1，z2。注意，这里的y是一个方法（函数）。# 当你想：# 1. 执行函数/方法 → 用括号# 2. 传递函数/方法本身 → 不用括号# 例子：func = torch.relu # 把relu函数赋值给func（不用括号）result = func(tensor) # 使用func计算（用括号）result2 = torch.relu(tensor) # 直接使用（用括号）
神经网络的前向传播、反向传播、优化器分别是什么？有什么关系？
严文文 Chris
12-04 714
组件作用类比输出前向传播计算预测结果模拟考试预测值 + 损失反向传播计算每个参数的梯度试卷分析每个权重的调整方向优化器根据梯度更新参数学习方法新的参数值记住这个循环for 每个训练周期:# 前向预测 = 网络(输入数据)损失 = 比较(预测, 真实标签)# 反向梯度 = 反向传播(损失)# 优化优化器.更新参数(梯度)
基于深度信念神经网络DBN的负荷预测
abc991835105的博客
12-03 70
本文介绍了深度信念网络(DBN)在电力负荷预测中的应用。DBN是一种深度学习神经网络，通过受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠构成，具有特征提取和非监督学习能力。文章详细阐述了DBN的基本原理、网络结构和训练过程，包括RBM的能量函数和激活概率计算。通过MATLAB实现了一个三隐含层的DBN模型，采用2600组数据进行训练，结果显示DBN能有效处理大输入数据并自动降维。最后指出DBN的优点是能处理大数据并自动降维，但拟合能力较弱，建议与极限学习机等网络结合以提升性能。
【机器学习、深度学习、神经网络之间的区别和关系】
严文文 Chris
12-04 562
手工设计特征（胡须长度、眼睛形状等）：从数据中学习规律，而不是被显式编程。：由“神经元”连接而成的计算模型。：深度学习 ≈ 人工智能代名词。：神经网络第一次热潮。
神经网络的组成有哪些？激活函数是什么？有什么作用？
严文文 Chris
12-04 732
神经网络 = 乐高积木神经元= 单个积木块层= 一层积木权重= 积木连接紧密度偏置= 每个积木的“个性”激活函数= 积木块的“连接规则”激活函数 = 决策原则ReLU：“有利就做，不利就躺平”Sigmoid：“谨慎考虑，温和表态”Softmax：“分配注意力，重点突出”最终真相神经网络通过权重学习知识通过偏置调整敏感度通过激活函数获得解决复杂问题的能力没有激活函数的神经网络 ≈ 高级计算器有激活函数的神经网络 ≈ 能学习的智能系统记住这个公式。
Net 模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络 ，并将 APS 排程算法集成到 ABP vNext 中
cao919的专栏Net
12-04 511
基于前文 .NET 排程算法框架，补充 深度克隆高效实现、大规模数据性能优化 两大关键细节，并提供 与 ABP vNext 框架的完整集成示例，确保代码可直接落地到企业级微服务项目中。◦ 核心应用：适用于多约束、多目标的复杂排程场景（如多品种小批量生产的任务分配、工序排序），通过模拟生物进化的选择、交叉、变异过程迭代寻找全局最优解。基于这个框架，补充 关键方法的具体实现细节（如深度克隆的高效实现、大规模数据下的性能优化），或者提供 与 ABP vNext 框架集成的示例代码。} // 工序-设备分配列表。
基于C++和OpenCV的双目视觉三角测量实现
demo文件夹包含了点对匹配结果、深度信息、三角测量的可视化效果，这些可视化结果可以直观地展示算法效果。 main.cpp文件作为整个项目的入口点，负责调用不同的库函数来执行点匹配、位姿变换计算和三角测量。get....
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值