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Notes of this paper which talk about unsupervised learning for stereo match
We treat correspond problem as a transformation from the left to right image.
First, we start with from the assumption that horizontal disparity is caused by horizontal shift. This could be solved by xxx lie group using Fourier theory.
In a second step, we use the general Lie group framework to allow for more general transformations.
Unsupervised Stereoscopic Image Retargeting via View Synthesis and Stereo Cycle Consistency Losses
论文阅读-Unsupervised Stereoscopic Image Retargeting via View Synthesis and Stereo Cycle Consistency Losses摘要1.介绍2.相关工作2.1 2D图像重定向2.2 立体图像重定向3.提出的方法3.1 USIR-Net的结构3.2 视图合成损失3.3 立体循环一致性损失3.4 实现细节 摘要 作者提出了一个无监督立体图像重定向网络（USIR-Net), 从而在没有标签信息的情况下解决立体图像重定向的问题。 通过探
Unsupervised Learning of Stereo Matching
无监督学习立体匹配Unsupervised Learning of Stereo Matching 摘要：神经网络在立体匹配成本学习方面有很强的能力。最近的方法从有真实视差的公共数据库中学习参数。由于带标签的地面真实深度不同，系统训练的数据受到限制，系统很难应用于实际程序。这篇文章中，提出了一个无监督学习立体匹配代价的框架。我们迭代更新网络参数。开始随机初始化网络。左右一致性检查用来指导训...
[Stereo_cnn][cvpr16]Efficient Deep Learning for Stereo Matching(未完成)
[Paper note](Efficient Deep Learning for Stereo Matching) 这篇文章介绍一种更加快速但是只损失少量精确度的双目视差计算方法。其使用的主要框架与MC-CNN类似，尤其是Fast 框架，直接对两个由Siamese network得到feature vectors进行inner product计算。然后对结果的预测采用多类分类的模型，类别即不同大...
论文笔记 | Unsupervised Learning of Stereo Matching
--------------------------------------------------‘山水有相逢’---------------------------------------------------
Stereo R-CNN 三维目标检测
Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 文章目录本文思想贡献网络架构图3D Box Estimation 本文思想 通过充分利用立体图像中的稀疏、密集、语义和几何信息，提出了一种用于自动驾驶的称为立体声R-CNN的三维物体检测方法。它扩展了立体输入的快速R-CNN，以同时检测和关联左右图像中的对象。 在立体区域提议网络（RPN）之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和对象尺寸，并结合二维左右框来计算粗略的三维对象边界框。
立体匹配之（二）：[MC-CNN] 2015CVPR: Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Netw
1 摘要 project主页：https://github.com/jzbontar/mc-cnn 基于patch的提取与比较，学习其相似性得到一个matching cost，并将正确匹配的patch定义为正样本，其他为负样本。 后处理包括：cross-based cost aggregation, semiglobal matching, a left-right consistency chec
2017CV技术报告：从3D物体重建到人体姿态估计
The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第三部分做了编译介绍，第一部分、第二部分和第四部分详见《 计算机视觉这一年：这是最全的一份 CV 技术报告 》、《 深度 | 2017 CV 技术报
西门子RS485自由口通信Modbus RTU 通信协议
部分西门子的RS485模块不能使用西门子自带的Modbus RTU通信指令，需要通过自己拼接、发送、接收和解析报文完成Modbus RTU通信。通过多次尝试完成该功能： #R_TRIG_Instance(CLK := #触发, Q => #触发上升沿); IF #触发上升沿 THEN // 触发后先将读取完成复位 #读写完成 := 0; END_IF; CASE #功能码 OF 1: // 线圈状态读取 ; 2:
[CVPR2020最佳论文详细解读] Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Object
本文是基于CVPR2020最佳论文，来自牛津VGG组的吴尚哲学Unsup3D
MATLAB闪退别慌！5分钟搞定Windows系统预设文件修复（附详细截图）
本文针对MATLAB在Windows系统下频繁闪退的问题，提供了快速有效的解决方案。核心在于修复或重置损坏的MATLAB预设文件，通过图文并茂的五步法，指导用户定位AppData目录、重命名预设文件夹，从而让MATLAB自动生成全新配置以解决闪退。文章还涵盖了问题诊断、设置备份及进阶排查方法，帮助用户彻底根除启动故障。
西红柿成熟度检测数据集总结
成熟度类别标注数量semiripe（半成熟）10275rotten（腐烂）13470fullyripe（完全成熟）35031unripe（未成熟）26212。
技术解读：腾讯优图12篇论文入选 ICCV 2017
机器之心发布 来源：腾讯优图实验室 被誉为计算机视觉领域三大顶级会议之一的 ICCV（另外两个为 CVPR、ECCV）不久之前揭晓了收录论文名单，腾讯优图共有 12 篇论文入选，居业界实验室前列，其中 3 篇被选做口头报告（Oral），该类论文仅占总投稿数的 2.1%（45/2143）。 本届 ICCV 共收到 2143 篇论文投稿，其中 621 篇被选为大会论文，
基于单片机红外线遥控Proteus仿真电路发射接收
*单片机设计介绍，基于单片机红外线遥控Proteus仿真电路发射接收。
《Efficient Deep Learning for Stereo Matching》学习笔记
水平有限，翻译难免存在很多不足，欢迎批评指正。0.摘要 在过去的一年里，卷积神经网络在立体图像估计方面表现出色。然而，目前的网络体系结构依赖于连接，采用级联网络进一步处理，每个图像对需要快速的GPU计算。与此相反，在本文中，我们提出了一个匹配网络，能够在不到一秒钟的GPU计算内产生非常精确的结果。为了达到这个目标，我们设计了一个内积层用于计算连接层中两个特征的内积...
在鸿蒙中使用AVPlayer完成视频的播放【坚果派】
播放的全流程包含：创建AVPlayer，设置播放资源和窗口，设置播放参数（音量/倍速/缩放模式），播放控制（播放/暂停/跳转/停止），重置，销毁资源。5.准备播放：调用prepare()，AVPlayer进入prepared状态，此时可以获取duration，设置缩放模式、音量等。8.退出播放：调用release()销毁实例，AVPlayer进入released状态，退出播放。6.视频播控：播放play()，暂停pause()，跳转seek()，停止stop() 等操作。今天我们来看一下视频如何正常播放。
KingSCADA实现按钮点击效果
哈喽，你好啊，我是雷工！在做SCADA项目的时候，按钮是不可缺少的功能，但软件自带的按钮太丑，已经无法满足现如今客户对界面美观度的要求。这时候就需要UI小姐姐设计美观大气的SCADA界面，但UI设计的按钮切图放到程序中只是图片素材，当添加了按钮功能时，虽然能实现按钮功能，但没有任何点击效果；当遇到有需要连锁条件才能点击的按钮时，操作员无法区分是有连锁点击了没反应，还是系统界面卡死了导致的没点击成功，这时候有点击效果就能很好的区分这种问题。本篇介绍一种实现按钮点击效果的方法，以下为操作过程。
CVPR论文 “Unsupervised learning of probably symmetric deformable 3d objects from images in the wild”学习
3. Method “bilaterally symmetric”如何理解？ 为解决“never perfectly symmetric”问题，作者采用两种策略： （1）显式地建模asymmetric illumination（解释？）。 （2）估计输入图像每个像素的confidence score，这个score描述了该像素有一个对称的counterpart的probability。 3.1 Photo-geometric autoencoding ...
YOLOv12涨点改进 | Neck特征融合改进篇 | YOLOv12引 入 BiFPN双向特征金字塔网络，显著提升了多尺度特征融合效率，目标检测、图像分割、图像分类，助力高效涨点
本文提出了一种基于BiFPN特征融合模块优化的YOLOv12目标检测方法。BiFPN通过引入可学习的权重实现高效的多尺度特征融合，结合双向连接机制提升特征提取能力。实验表明，该方法在COCO数据集上实现了优异的检测性能。文章详细介绍了BiFPN模块的原理、核心代码实现，以及如何将其集成到YOLOv12框架中，包括模块添加、配置文件修改等具体步骤。这种改进方案具有参数少、计算量小等优势，为高效目标检测提供了一种新的技术路径。
【论文阅读】AET:UnsupervisedRepresentationLearningbyAuto-Encoding TransformationsratherthanData
AETvs. AED:UnsupervisedRepresentationLearningbyAuto-Encoding TransformationsratherthanData https://arxiv.org/abs/1901.04596 基于变换的无监督训练 一个是以“预测变换”作为自监督信号进行训练的模型，代表是Rotation Net (RotNet)[1] 和AutoEncodin...
48、基于头部电信号和触觉的人机交互技术研究
本文探讨了基于头部电信号控制决策和触觉感知的人机交互技术。通过EEG信号采集与ANN模型（TDNN/PRNN）分析，实现对用户意图的识别；同时利用触觉传感接口识别操作员有意接触，提升人机协作安全性。研究涵盖系统设计、数据处理流程、实验结果及技术拓展方向，并展望了两种技术在工业、医疗与智能家居等领域的融合应用前景。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
Self-Supervised Learning for Stereo Matching with Self-Improving Ability
首先呢，这是一个非监督算法，因此它约束的方式就是左右一致性检测，用warp来处理左右图，详见3.1。作者声情并茂的讲述自己就是不要gt。。 网络结构 五部分组成 特征提取 交叉特征向量融合 3D特征匹配 soft-argmin 最后通过图像warp来做约束。 特征提取 有了特征提取，就可以不虚那些复杂区域啦。以往传统的方法相当于是取像素域的原始特征，而深度学习取得特征则是自己去学的
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之（一）使用深度学习方法替换SLAM中的模块
整理了部分近两年深度学习结合SLAM的一些研究成果（参考知乎帖子https://www.zhihu.com/question/66006923 和泡泡机器人公众号，附上论文链接和已找到的源代码/数据集链接，大多简单看了一下摘要。仅为自己学习所用，确实翻译得很烂…………1. 深度学习跟SLAM的结合点深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向，具体的研究方向，我简单分为三块，如下。1.1 深
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
论文阅读：CVPR2016 Paper list
CVPR2016 accepted paper list
【论文笔记】Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild
【论文笔记】可能对称可变形3D物体自然场景下图像的无监督学习 CVPR 2020中，无监督学习或者半监督学习也是一个热点话题。 本期，推送一篇CVPR 2020中可能对称可变形的3D物体自然场景下图像的无监督学习。 论文题目：Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild 论文作者：Shangzhe Wu, Christian Rupprecht, Andrea Ved.
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