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Fast_RNRR: 稳健非刚性配准的拟牛顿求解器源码（CVPR 2020 口头报告）

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简介：
Fast_RNRR是一款针对稳健非刚性图像配准问题开发的高效拟牛顿法求解工具，曾在CVPR 2020会议上以口头报告形式展示。 Fast_RNRR 存储库包含论文“用于稳健的非刚性注册的拟牛顿求解器”（CVPR2020）的源代码。该代码受专利保护，仅限于研究目的使用。 依存关系汇编： - 该代码使用Eigen和OpenMesh进行编译。 - 已在Ubuntu 16.04 (gcc5.4.0) 和 Windows 上通过 Visual Studio 2015 测试过。 请按照以下步骤来编译代码： 1. 确保已安装 Eigen 和 OpenMesh 库； 2. 在代码的根目录中创建一个名为 build 的构建文件夹； 3. 运行 cmake 命令以生成 build 文件并编译源码。在 Linux 上，在该 build 文件夹内执行以下命令： ``` $ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release . ```

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    Fast_RNRR是一款针对稳健非刚性图像配准问题开发的高效拟牛顿法求解工具，曾在CVPR 2020会议上以口头报告形式展示。 Fast_RNRR 存储库包含论文“用于稳健的非刚性注册的拟牛顿求解器”（CVPR2020）的源代码。该代码受专利保护，仅限于研究目的使用。 依存关系汇编： - 该代码使用Eigen和OpenMesh进行编译。 - 已在Ubuntu 16.04 (gcc5.4.0) 和 Windows 上通过 Visual Studio 2015 测试过。 请按照以下步骤来编译代码： 1. 确保已安装 Eigen 和 OpenMesh 库； 2. 在代码的根目录中创建一个名为 build 的构建文件夹； 3. 运行 cmake 命令以生成 build 文件并编译源码。在 Linux 上，在该 build 文件夹内执行以下命令： ``` $ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release . ```
     
  • 非刚性图像配准的源代码
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    本项目提供多种非刚性图像配准算法的高效实现，旨在促进医学影像分析、计算机视觉等领域研究者间的交流与应用开发。 本段落介绍了一种非刚性配准代码，其中包括B样条插值、LBFGS优化搜索以及互信息计算等内容。
     
  • 非线性方程组的秩1拟牛顿法求解.zip
    优质
    本资料探讨了非线性方程组的求解方法，重点介绍了一种基于秩1更新规则的拟牛顿算法。通过优化迭代过程，该方法有效提高了复杂系统中非线性问题的解决效率和精度。 Matlab秩1拟牛顿法程序包含函数值计算、求导数以及迭代过程的程序，可用于求解非线性方程组。
     
  • 非线性方程组的MATLAB牛顿法求解及源程序代码_牛顿法_非线性方程组_MATLAB
    优质
    本文介绍了使用MATLAB实现牛顿法求解非线性方程组的方法，并提供了详细的源程序代码，便于读者理解和应用。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB牛顿法求解非线性方程组_源程序代码_牛顿法_非线性方程组_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群： 新手及有一定经验的开发人员
     
  • 用C++实现拟牛顿法求解非线性方程组
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    本项目利用C++编程语言实现了拟牛顿法，用于高效地解决具有挑战性的非线性方程组问题。通过数值优化技术，该方法提供了一种迭代式的解决方案，在不牺牲精度的情况下减少了计算复杂度和时间成本。 采用拟牛顿法求解非线性方程组的方法在此程序中进行了详细展示。该方法同样适用于隐式形式的非线性方程组。
     
  • RandLA-Net: 在TensorFlow中的实现（CVPR 2020，口头报告）
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    RandLA-Net是针对点云场景分类与分割提出的一种高效的深度学习网络模型，在CVPR 2020上进行了口头报告，并在此提供了基于TensorFlow的实现。 这是RandLA-Net（CVPR 2020，口头演示）的官方实现版本。RandLA-Net是一种简单高效的神经网络架构，用于大规模3D点云的语义分割。 该代码已在Ubuntu 16.04上使用Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0和cuDNN 7.4.1进行了测试。要克隆存储库，请执行以下命令： ``` git clone --depth=1 https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net && cd RandLA-Net ``` 设置Python环境： ```shell conda create -n randlanet python=3.5 source activate randlanet ```
     
  • MATLAB中的非刚性配准
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    非刚性配准是利用MATLAB软件进行图像处理的一种技术，它允许对变形或弯曲的对象之间的对应关系进行精确匹配和分析。 基于马尔科夫随机场的非刚性配准方法有详细的 MATLAB 代码实现。
     
  • 解非线性方程组的拟牛顿法（C++）
    优质
    本文章介绍了一种利用C++编程实现的求解非线性方程组的有效算法——拟牛顿法，旨在为计算数学领域提供有力工具。 拟牛顿法用于解非线性方程组，参考徐世良主编的《数值分析与算法》一书。实现该方法需要使用C++接口，并且依赖于Eigen3库。
     
  • MATLAB_用牛顿法求解非线性方程组的源程序代码
    优质
    本段落提供使用MATLAB编程实现的牛顿法求解非线性方程组的源代码。适用于需要高效解决复杂数学问题的研究者和工程师。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB_牛顿法求解非线性方程组_源程序代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • Matlab和C的非刚性图像配准源代码
    优质
    这段简介可以描述为：Matlab和C的非刚性图像配准源代码提供了一套用于执行复杂图像处理任务的工具集，特别适合进行医学影像分析、计算机视觉等领域中的模式匹配与变形调整。此资源包含详细的文档及示例，帮助用户快速上手并灵活运用相关技术解决实际问题。 这个函数是D. Rueckert等人提出的b样条配准算法的增强实现版本。“使用自由形状基于仿射和b样条网格来对两个二维彩色/灰度图像或三维体、点数据进行配准及数据拟合，特别适用于非刚性变形的配准：例如在乳房MR图像中的应用”。该函数包括Rueckert提出的平滑惩罚（薄板金属弯曲能量）。另外，它将归一化互信息作为定位误差指标，使得不同类型的图像或体积可以进行配准，如MRI T1和T2患者扫描。