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MVSNet通过PyTorch实现。

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简介：
MVSNet的非官方PyTorch实现由姚瑶、罗子欣、李世伟、田芳和龙泉共同完成。该项目于ECCV2018发表。MVSNet是一种基于深度学习的体系结构，专门设计用于从非结构化多视图图像中提取深度图信息。以下步骤指导您如何利用该非官方PyTorch实现，并配置环境，包括使用Python 3.6（通过Anaconda运行）和PyTorch 1.0.1进行训练。具体操作如下：首先，下载并预处理固定的训练摄像机数据（从指定位置获取），将其整理成名为MVS_TRAINING的文件夹。随后，在train.sh脚本中设置MVS_TRAINING为您的训练数据集路径，并创建一个名为checkpoints的日志目录以记录训练过程。接着，启动训练脚本：./train.sh。接下来，下载并解压缩预处理的测试数据集（同样从指定位置获取），将其解压缩至DTU_TESTING文件夹中，确保该文件夹包含cams、images和pair.txt三个子文件夹。最后，在test.sh脚本中将DTU_TESTING设置为测试数据集路径，并将CKPT_FI... (后续内容省略)

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  • MVSNet_pytorch: 基于PyTorch的MVSNet实现
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    MVSNet_pytorch是基于PyTorch框架的一个深度学习项目，实现了多视图立体视觉网络(MVSNet)，用于高精度深度估计和3D重建。 MVSNet的非官方Pytorch实现由姚瑶、罗子欣、李世伟、田芳和龙泉在ECCV2018上提出。MVSNet是一种深度学习架构，用于从非结构化多视图图像中推断深度图。 使用环境如下： - Python 3.6（Anaconda） - Pytorch 1.0.1 训练步骤： 1. 下载并预处理固定训练摄像机的数据。 2. 将数据放置在名为MVS_TRAINING的文件夹内。 3. 创建一个checkpoints的日志目录。 4. 在train.sh中设置MVS_TRAINING为您的训练数据路径。 5. 使用命令`./train.sh`来启动训练。 测试步骤： 1. 下载并解压预处理后的测试数据，放置在名为DTU_TESTING的文件夹内。该文件夹应包含cams、images和pair.txt三个子目录或文件。 2. 在test.sh中设置DTU_TESTING为您的测试数据路径，并指定CKPT_FILE（检查点文件）。 以上是MVSNet非官方Pytorch实现的基本使用说明。
     
  • MVSNet：实现与应用
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    简介：MVSNet是一种基于深度学习的多视图立体匹配网络，用于从多个视角的图像中重建三维场景，在自动驾驶、机器人导航等领域有广泛应用。 MVSNet是一种用于从非结构化多视图图像推断深度图的深度学习架构。如果您发现此项目对您的研究有用，请引用：@article{yao2018mvsnet, title={MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo}, author={Yao, Yao and Luo, Zixin and Li, Shiwei and Fang, Tian and Quan, Long}, journal={arXiv preprint arXiv:1804.02505}, year={2018}} 安装步骤如下： - 使用命令`git clone https://github.com/YoYo000/MVSNet`克隆项目。 - 安装CUDA 9.0和cuDNN 7.0。 - 运行命令`sudo pip install -r requirements.txt`以完成依赖项的安装。
     
  • 最新的MVSNet版本现已可下载（包括ADR-MVSNet、DRI-MVSNet、HighRes-MVSNet和EPP-MVSNet）
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    简介：最新版MVSNet现可供下载，包含四种改进模型：具备高质量深度恢复能力的ADR-MVSNet，高效的DRI-MVSNet，高分辨率成像的HighRes-MVSNet及提升点精确度的EPP-MVSNet。 最新MVSNet下载包括ADR-MVSNet、DRI-MVSNet、HighRes-MVSNet 和 EPP-MVSNet。
     
  • MVSNet代码详解与注释（基于PyTorch）
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    本项目提供MVSNet深度学习模型在PyTorch框架下的详细代码解析及注释。旨在帮助研究者深入理解该网络结构及其实现细节，促进多视图立体视觉领域的技术交流和应用开发。 MVSNet代码包含超详细注释，并使用PyTorch实现。其中的temp.py文件用于随机生成图像和内外参数，方便快速测试代码并学习网络结构。
     
  • NGCF-PyTorch：基于PyTorch的神经图协同过滤实现
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    NGCF-PyTorch是一款利用PyTorch框架开发的高效神经网络图协同过滤推荐系统工具，适用于深度学习在推荐系统中的应用研究。 我对神经图协同过滤的PyTorch实现基于王翔、何湘南、王萌、冯福利和蔡达生（2019）的研究成果。该研究在SIGIR19会议上发表，会议地点是法国巴黎，时间是从2019年7月21日至25日。 我的实现主要是指原始的TensorFlow版本，并且具有与原项目一样的评估指标。以下是使用Gowalla数据集时的一个示例结果： 最佳迭代=[38]@[32904.5] 回忆率=[0.15571 0.21793 0.26385 0.30103 0.33170], 精确度=[0.04763 0.03370 0.02744 0.02359 0.02088], 击中率=[0.53996 0.64559 0.70464 0.74546 0.77406]，NDCG=[0.22752 0.26555 0.29044 0.30926 0.32406]。
     
  • 通过注解实现AOP通知
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    本文章介绍了如何使用注解来实现在软件开发中常见的面向切面编程(AOP)的通知功能，帮助开发者简化代码并提高程序设计质量。 在AOP注解中有五种类型的通知注解。接下来，我们将通过实例来讲解这五种AOP注解。
     
  • 通过SMBus实现串行通信
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    本文章介绍了如何利用SMBus协议进行简单的串行通信操作，包括其基本原理、应用场景以及具体实施步骤。适合初学者快速入门和了解SMBus技术。 SMBus总线通讯实现原理在C8051系列单片机的应用中非常常见。在我之前参与的项目里，当需要多片级联以实现系统控制功能时，通常会采用这种协议，因为它简单、方便且实用。这里与大家分享一下相关的经验。
     
  • MVSNet及其改进版R-MVSNet：从ECCV2018到CVPR2019
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    MVSNet及后续改进版本R-MVSNet分别在2018年欧洲计算机视觉会议(ECCV)和2019年计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出，旨在解决多视图立体匹配问题。这两篇论文提出了创新的网络结构和损失函数设计，显著提升了深度估计精度，并为该领域设立了新的基准。 MVSNet 和 R-MVSNet 的 BlendedMVS 数据集已发布！这是一种深度学习架构，用于从非结构化多视图图像推断深度图；R-MVSNet 是其扩展版本，适用于基于可伸缩学习的 MVS 重建。 如果您发现此项目对您的研究有用，请引用以下文献： @article{yao2018mvsnet, title={MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo}, author={Yao, Yao and Luo, Zixin and Li, Shiwei and Fang, Tian and Quan, Long}, journal={European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year={2018}} @article{yao2019recurrent
     
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