Convolutional Spatial Propagation Network代码解读

最新推荐文章于 2024-02-15 21:01:13 发布
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卷积空间传播网络(ConvolutionalSpatialPropagationNetwork,CSPN)是一种深度学习技术，专注于图像处理。该技术涉及构建网络来识别图像特征，并通过可视化手段展示这些特征。文章涵盖了CSPN的构建过程，特征识别方法，以及训练和测试的详细步骤。
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卷积空间传播网络(Convolutional Spatial Propagation Network)是一种用于图像处理的深度学习技术，其代码解读包括：构建卷积空间传播网络，识别图像中的特征，进行可视化以及训练和测试。

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论文笔记-Depth Estimation via Affinity Learned with Convolutional Spatial Propagation Network
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CSPN:卷积空间传播网络
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卷积空间传播网络 程新京，王鹏，关晨烨，杨瑞刚 内容 介绍 此回购协议包含针对深度完成和立体深度估计而训练的CSPN模型，如“ ”和“”中所述 我们在这里提供两种实现。 首先，我们通过Pytorch实施了一个简单的2D CSPN，将“异地”和“转换”操作结合在一起。 然后，我们通过CUDA提供了更有效的2D / 3D CSPN实施，并将它们集成到PaddlePaddle中，从而更加稳定和易于使用。 引文 如果您在研究中使用此方法，请引用： @inproceedings{cheng2018depth, title={Depth estimation via affinity learned with convolutional spatial propagation network}, author={Cheng, Xinjing and Wang, Peng and Yang,
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12-22 3911
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一、先阅读总结 源代码：link https://github.com/XinJCheng/CSPN 这篇论文是当前时间段立体匹配KITTI2015数据集榜单第一名，阅读后记录下来方便以后自己查阅。 这篇论文是从两个方面做的：depth completion（下图的上面部分） and stereo matching（下图的下面部分）。 首先，depth completion（深度完成）是单目复原三...
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