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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
解决vLLM安装卡在vllm-nccl-cu12依赖项的实战指南
本文提供了解决vLLM安装过程中卡在vllm-nccl-cu12依赖项的详细指南。通过分析CUDA版本兼容性问题，介绍了三种实用解决方案：安装指定版本vLLM、手动安装nccl-cu12依赖以及升级CUDA到12.x版本，并特别针对离线环境提供了安装建议，帮助开发者顺利完成vLLM的安装部署。
[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
电商客服效率翻倍！手把手教你用影刀RPA+AI搭建智能回复系统（附实战配置）
本文详细介绍了如何利用影刀RPA+AI技术搭建电商智能客服系统，实现24小时在线回复，大幅提升客服效率。通过零代码配置、Excel词库管理和AI语义理解，系统能处理80%常规咨询，响应速度稳定在3秒内，特别适合中小电商降低成本并提升服务质量。
Frida三层次钩子快速逆向VMP+OLLVM加固APK
VMP（虚拟机保护）和OLLVM（控制流平坦化）是Android应用常见的双重混淆技术，其核心原理是将Java逻辑虚拟化、Native代码控制流打散，从而阻断传统静态分析与简单Hook。但任何混淆都必须在CPU上执行，因此必然暴露JNI注册行为、ABI参数传递规律及系统调用痕迹。基于此，Frida可通过跨层联动——从JNI_OnLoad捕获Native库加载、在VMP解释器入口截获字节码上下文、于关键系统调用（如read/gettimeofday）反向追踪数据流——构建可观测、可复现的动态分析链。该方法无需
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，
思科模拟器PT8.2实战：用MQTT协议搭建智能家居控制原型（附完整代码）
本文详细介绍了如何在思科模拟器Packet Tracer 8.2中，利用MQTT协议构建一个智能家居灯光控制原型。从环境准备、拓扑设计到MQTT代理配置，手把手指导您完成发布者与订阅者的Python代码编写，实现开关对LED的远程控制。通过此实战项目，您将深入理解MQTT协议在物联网中的核心应用，掌握从理论到实践的完整开发流程。
《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...
别再死磕V1了！手把手教你用WPS Web Office V3 SDK快速集成（附Java Demo避坑指南）
本文详细介绍了如何从WPS Web Office V1迁移到V3版本，重点讲解了V3在性能、安全性和扩展性上的优势，以及Java开发者如何快速集成V3 SDK。文章包含核心功能实现、高级功能适配（如Solon框架）和常见问题排查指南，帮助开发者高效完成迁移并避免常见陷阱。
使用 C# 开发海康设备实时视频流的监控与报警系统
本文介绍了如何使用C#结合海康威视SDK（HCNetSDK）开发安防监控系统，涵盖设备登录、视频流获取、报警处理和云台控制等核心功能。内容包括开发环境配置、系统架构设计、关键代码实现（如设备登录、实时视频播放、报警设置）以及用户界面设计。通过Windows Forms/WPF，开发者可构建完整的监控应用，实现设备管理、视频监控、报警响应等功能。系统采用模块化设计，便于扩展和维护，适用于各类安防场景。
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 ...
亲测解决This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized.
这个问题是由于环境变量改变或者Qt的路径改变导致，解决办法是在环境变量里面重新添加Qt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...
ROS从入门到精通0-1：教程导读
ROS概念太多太复杂？ROS从入门到精通系列订阅必看
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
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
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
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
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
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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