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基于Monodepth2的无监督学习模型在单目视觉物体三维重建中的Python源码及数据集+答辩PPT.zip

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简介:
本资源包提供了一个基于Monodepth2框架的无监督学习模型,用于实现单目图像下的物体三维重建,并包含完整的Python源代码、训练所需的数据集以及项目答辩用PPT。 基于无监督学习模型Monodepth2实现单目视觉物体三维重建的项目提供了一套完整的Python源码、相关数据及答辩PPT。该项目经过严格的测试验证,确保代码能够稳定可靠地运行。 此资源主要面向计算机科学与技术领域的学生、教师和企业员工,包括但不限于信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程以及物联网等专业背景的人员。项目不仅适合作为学习入门或进阶的工具,也适合用于毕业设计、课程作业及初期科研项目的演示。 此外,鼓励大家在此基础上进行二次开发,并在使用过程中提出问题和建议。我们期待每位用户能在该项目中找到乐趣与灵感,并欢迎分享您的反馈和成果。

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  • Monodepth2Python+PPT.zip
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    本资源包提供了一个基于Monodepth2框架的无监督学习模型,用于实现单目图像下的物体三维重建,并包含完整的Python源代码、训练所需的数据集以及项目答辩用PPT。 基于无监督学习模型Monodepth2实现单目视觉物体三维重建的项目提供了一套完整的Python源码、相关数据及答辩PPT。该项目经过严格的测试验证,确保代码能够稳定可靠地运行。 此资源主要面向计算机科学与技术领域的学生、教师和企业员工,包括但不限于信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程以及物联网等专业背景的人员。项目不仅适合作为学习入门或进阶的工具,也适合用于毕业设计、课程作业及初期科研项目的演示。 此外,鼓励大家在此基础上进行二次开发,并在使用过程中提出问题和建议。我们期待每位用户能在该项目中找到乐趣与灵感,并欢迎分享您的反馈和成果。
  • MVSNetPython预训练.zip
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    本资源提供了一个基于无监督学习的MVSNet模型的Python实现,专门用于从单目视觉图像中进行物体的三维重建。包含预训练模型与相关数据集。 【资源说明】基于无监督学习MVSNet模型实现单目视觉物体三维重建的Python源码、训练好的模型及数据集已打包成.zip文件。 该资源包含: - 经过测试验证可正常运行的项目代码,确保功能完好。 - 适用于计算机相关专业的在校学生(如计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程技术、自动化等)、专业教师以及企业员工使用。 - 具备较高的学习和参考价值,既适合初学者入门进阶,也可用于毕业设计项目、课程作业或初期项目的演示展示。 - 对于有一定基础或者热衷钻研的用户来说,在原有代码基础上进行修改与扩展以实现其他功能是完全可行且推荐的做法。 欢迎下载并使用该资源,如有问题可随时沟通交流。希望此资料能够促进大家共同学习和进步!
  • 深度土木工程场景构1
    优质
    本研究探索了利用无监督深度学习技术进行复杂土木工程场景的自动三维重构,旨在提升设计与施工效率。通过分析大量二维数据,模型自动生成高精度的三维模型,为项目规划和管理提供有力支持。 研究背景:多视点三维重建无监督深度学习构建实验与成果总结与展望 实验与成果: 本毕业设计聚焦于基于无监督学习的土木工程场景三维重建,并进行了消融实验,其中top-K策略设置为3(左)。
  • Python(课程设计).zip
    优质
    本项目为基于Python编程语言实现的单目视觉三维重建系统源代码,旨在通过计算机视觉技术,从二维图像中恢复场景的三维几何信息。该资源适用于学习和研究计算机视觉与3D建模的学生及开发者使用。 【资源介绍】基于Python实现的单目视觉三维重建源码(课程设计).zip 该项目为个人课设项目,在答辩评审中获得了95分的成绩。所有代码经过调试测试,确保可以正常运行!欢迎下载使用,适合初学者学习和进阶。 该资源主要适用于计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员,并可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目整体具有较高的学习借鉴价值;基础能力较强者可以在原有基础上进行修改调整,以实现不同的功能需求。 基于Python实现的单目视觉三维重建源码(课程设计).zip
  • OpenCV3.4实现
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    本文探讨了利用OpenCV3.4库进行单目视觉下的三维空间重建技术,并提供了具体实现方法和实践案例。 利用OpenCV3.4实现单目视觉的三维重建,项目需要搭建相关环境并附有测试图例。
  • 【图像Matlab.zip
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    本资源提供了一套基于双目视觉技术实现三维空间图像重建的方法和代码,适用于计算机视觉领域研究与学习。包含详细文档及MATLAB源码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果。还包括了无人机相关的内容。
  • (MATLAB),涉技术,使用MATLAB实现
    优质
    本项目采用MATLAB平台,探索并实践了双目立体视觉原理及算法,实现了从图像采集到三维空间模型构建的全过程。通过该研究,深化了对基于双目视觉的三维重建技术的理解和应用能力。 基于MATLAB的双目结构光技术可以实现三维重建。这种方法结合了计算机视觉中的多种算法和技术,在多个领域有着广泛的应用前景。通过使用MATLAB提供的工具箱和支持函数,研究人员能够高效地开发并测试相关软件模块,从而简化复杂的数学运算和图像处理流程。
  • 深度估计人机自主飞行应用
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    本研究探讨了利用无监督学习技术进行单目视觉深度估计,并将其应用于无人机自主飞行中,旨在提高无人飞行器在复杂环境下的导航与避障能力。 针对双目视觉深度估计存在的成本高、体积大以及需要大量深度图进行监督学习训练的问题,本段落提出了一种面向无人机自主飞行的无监督单目深度估计模型。首先,为了减小不同尺寸目标对深度估计的影响,将输入图像进行金字塔化处理;其次,在图像重构方面设计一种基于ResNet-50进行特征提取的自编码神经网络,该网络根据输入的左视图或右视图生成对应的金字塔视差图,并采用双线性插值的方法重构出与其对应的金字塔右视图或左视图;最后为提高深度估计精度,将结构相似性引入到图像重构损失、视差图一致性损失中,并联合使用这些损失作为训练的总损失。实验结果表明,在KITTI数据集上经过充分训练后,该模型在KITTI和Make3D数据集中相比其他单目深度估计方法具有更高的准确性和实时性,基本满足了无人机自主飞行对深度估计准确性和实时性的要求。
  • RGB-D室内场景
    优质
    本研究聚焦于利用RGB-D传感器进行室内环境建模,提出了一种高效的单目视觉三维重建方法,旨在精确捕捉和表示复杂室内的几何结构与色彩信息。 为解决室内环境单目视觉三维重建速度慢的问题,本研究采用华硕Xtion单目视觉传感器获取的彩色图像与深度图进行快速三维重建。在特征提取阶段运用ORB算法,并对比了几种经典特征检测方法在图像匹配中的效率;同时,在点云融合过程中应用了Ransac和ICP两种算法。通过这些技术手段,实现了室内简单且小规模静态环境下的高效三维重建方案。实验结果表明,该方法具备较高的精确度、鲁棒性以及实时性和灵活性。