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该文件“nyu-depth-v2_labeled.mat”可在百度网盘上找到。

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简介：
该论文中使用的数据集为nyu-depth-v2_labled.mat，该文件的大小为2.77GB，可以通过百度网盘自行下载，并拥有永久访问链接。

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  • nyu-depth-v2_labeled.mat（百度网盘分享）.txt
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    这是一个包含NYU Depth V2数据集信息的文件，提供了访问该深度学习常用数据集的百度网盘链接。 MIT fast-depth论文使用的数据集是nyu-depth-v2_labled.mat，文件大小为2.77G，可以在百度网盘下载。
     
  • nyu-depth-v2_labeled.mat_云盘提取说明.txt
    优质
    本文件为NYU-Depth V2数据集的标签信息提取指南，提供了关于如何从云盘下载和使用该深度学习数据集的具体操作步骤与注意事项。 MIT fast-depth论文使用的数据集是nyu-depth-v2_labled.mat，文件大小为2.77G。由于上传限制，请自行通过云盘提取该文件。友情提示：如果在TX1或TX2上部署，请考虑磁盘空间的使用情况。
     
  • Kitti-Depth数据集的百度网盘链接
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    简介：Kitti-Depth数据集提供了一个丰富的立体匹配和深度估计的数据集合。本页面分享了该数据集的百度网盘下载链接，便于研究者获取资源进行相关研究工作。 Kitti-depth数据集是用于自动驾驶、目标检测以及深度学习研究的重要资源。该数据集提供了丰富的图像和深度信息，对于开发和完善相关算法具有重要意义。
     
  • Monodepth-Dev: 利用分割模型在NYU-depth v2数据集上实现单目深度估计
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    Monodepth-Dev项目基于NYU-depth v2数据集，采用先进的分割模型进行训练，旨在提高单目深度估计的精度和效率。 该存储库为NYU深度数据集V2提供了单眼深度估计的简单PyTorch Lightning实现。依存关系包括Docker 20.10.2、Python 3.8.0以及多个特定版本的其他库，具体版本请参见相关文档。 方法细分： - **模型**：使用微软EfficientNet-B7和UnetPlusPlus架构。 - **深度损失**：采用三角洲（delta）损失函数进行优化。 - **骨干类型**：EfficientNet-b7 和 FPN - 使用EfficientNet-b7时，性能指标为lg10: 0.8381, abs_rel: 0.9658, sq_rel: 0.9914, rmse: 0.0553, log_rms: 0.1295, a1: 0.3464, a2: 0.3307。 - 使用EfficientNet-b7和FPN时，性能指标为lg10: 0.8378, abs_rel: 0.9662, sq_rel: 0.9915, rmse: 0.0561, log_rms: 0.1308, a1: 0.3523, a2: 0.3308。 此外，EfficientNet-b4也被用于实验。
     
  • 百度网盘转换到迅雷网盘的工具软件
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    这是一款便捷实用的文件迁移工具，专门用于将存储于百度网盘中的文件和资料快速高效地转移到迅雷网盘中，简化用户的数据管理流程。 百度网盘转迅雷网盘是一款功能强大的文件转换工具，它提供了一种简便的方式将百度网盘中的文件转移到迅雷网盘中，方便用户进行管理和共享。这两个平台都是常用的云存储服务提供商，它们都提供了大容量的在线存储空间，让用户可以随时随地访问自己的文件。然而，在某些情况下，由于授权限制和功能差异，用户可能需要在两个平台上之间转移文件。这时就可以使用百度网盘转迅雷网盘软件来实现这一需求。 这款工具的操作非常简便快捷。首先下载并安装该软件，并输入用户的百度网盘与迅雷网盘账号信息。接着选择要迁移的文件以及目标路径即可开始操作，软件会自动将选定的文件从百度网盘中下载到本地设备上，再上传至用户指定位置在迅雷网盘内。整个过程快速高效，省去了手动传输的时间和精力。 此外，这款工具还提供了其他实用的功能。例如支持批量迁移多个文件同时进行的操作模式，提高了工作效率；并且可以在转移过程中保持原有的目录结构不变形，在新平台上也能轻松地找到需要的文档或资料。 最后值得注意的是：百度网盘转迅雷网盘软件在执行任务时具有较高的安全性和稳定性保障机制，确保用户的数据传输过程顺利无阻。
     
  • Python利用百度API上传文件至百度网盘的代码分享
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    本资源提供一份详细的教程和示例代码，展示如何使用Python结合百度API实现文件自动上传到百度网盘的功能。适合需要进行数据备份或自动化管理的朋友参考学习。 关于如何获取 access_token，请参考百度开放的OAuth 2.0 API的相关文档。 在使用第三方Python库poster进行文件上传时，可以按照以下代码示例操作： ```python # coding:UTF-8 import urllib import urllib2 from poster.encode import multipart_encode from poster.streaminghttp import register_openers register_openers() def upload(fileName): ``` 这段代码展示了如何利用poster库来实现文件的上传功能。
     
  • 百度网盘上可免费下载的录屏软件地址
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    本页面提供了百度网盘链接，用户可通过该链接免费获取多种录屏软件资源。轻松实现电脑屏幕录制与编辑功能。 这款录屏软件可以录制长视频，点击开始按钮启动录制功能，再次点击则会暂停。同时它还可以同步录制声音。
     
  • 在BlackBerry 8700上可找到的软件应用程序
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    这段简介可以描述为：“在BlackBerry 8700设备上可安装和使用的各类软件程序集合，涵盖了从通讯、娱乐到实用工具等多个方面，极大丰富了用户的手机应用体验。” 本段落分为三个部分：应用软件、游戏和主题铃声。这部分内容主要介绍应用软件。
     
  • 纽约大学深度数据集V2 (NYU Depth Dataset V2) - 数据集
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    纽约大学深度数据集V2（NYU Depth Dataset V2）是一个包含大量家庭场景图像及其对应深度信息的数据集合，适用于计算机视觉和机器学习研究。 NYU Depth Dataset V2是由纽约大学提供的数据集。有关室内分割和支持从RGBD图像推断的论文可以参考《indoorsegmentationandsupportinferencefromRGBDImages.pdf》。 注意：原文中没有具体的链接或联系信息，因此在重写时未做相应修改。
     
  • Vivado2019.1安装文件-百度网盘-22G.zip
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    此资源为Xilinx公司的Vivado 2019.1版本软件的安装文件，适用于FPGA开发，包含完整的工具包和库，文件大小约22GB。 Vivado2019.1安装包（百度网盘链接）大小为22GB，支持Windows 10、Ubuntu Linux 16.04.5 和 Ubuntu Linux 18.04.1 LTS (64-bit)系统，并附带有效期至2050年的许可文件。在安装过程中可以选择Vivado HL System Edition版本，其中包含：Vivado/Vivado HLS/System Generator/Model Composer/Xilinx SDK等组件。 如果网盘链接失效，请留言通知。