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DERS6.1深度估算软件

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简介：
DERS6.1是一款专为遥感领域设计的专业化深度估算软件，通过先进的算法和模型，提供高精度的地表高度测量与分析功能。 最新的深度估计软件需要配置相应的OPENCV和VS（Visual Studio）环境。在成功导入并编译后，可以运行该软件。

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  • DERS6.1深度估算软件
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    DERS6.1是一款专为遥感领域设计的专业化深度估算软件，通过先进的算法和模型，提供高精度的地表高度测量与分析功能。 最新的深度估计软件需要配置相应的OPENCV和VS（Visual Studio）环境。在成功导入并编译后，可以运行该软件。
     
  • 双目深度估算代码.zip
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    本资源包含用于计算图像中物体距离的双目深度估算算法源代码，适用于计算机视觉和机器人技术等领域。 利用双目相机采集到的左右两幅图片，采用BM立体匹配算法生成视差图和深度图。该过程包括双目标定、双目校正、立体匹配以及计算深度等步骤。此外还使用了鼠标回调函数来获取视差图中每一点在相机坐标系下的坐标信息（其中z值表示深度）。代码经过亲自验证有效，且包含详细注释，如有问题可以随时联系我进行解答。
     
  • DispNet双目匹配深度估算
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    DispNet是一种利用卷积神经网络进行高效的双目视觉深度估计的方法，通过分析两幅图像间的对应关系来计算场景中物体的距离信息。 data_generator.py 文件：数据生成器。 DispNet.py 文件：网络结构。 第一步：运行 annotation.py 文件，在 model_data 文件夹下生成 .txt 文件。 第二步：运行 DispNet_Trainer.py 文件。 第三步：运行 DispNet_Tester.py 文件。
     
  • 光场深度估算的MATLAB源代码
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    本作品提供了一套用于实现光场图像深度信息估计的MATLAB源代码。通过先进的算法处理，能够高效准确地从光场数据中提取深度图。 本代码对应文献：Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An, Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation, IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 21840-21849, 2018。本段落采用了基于置信度传播优化的深度估计算法，在估计深度的同时评估置信度，并依据置信度对深度值进行优化，尤其在稀疏化角度采样以及弱纹理场景中取得了较好的结果。此外还附上了本课题小组在实验室拍摄的布娃娃场景数据集。
     
  • 软件估算与功能点估算方法
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    《软件估算与功能点估算方法》一书专注于探讨软件项目中的成本和时间预测技术，特别强调了功能点分析在精确评估软件规模及复杂度方面的作用。本书为读者提供了实用的工具和策略，以提高软件开发项目的计划准确性和效率。 软件估算及功能点估算方法涉及对软件项目的工作量进行预测和评估。这种方法通过分析系统需求、用户界面复杂度等因素来确定项目的规模，并进一步推算开发时间和资源需求，为项目管理和规划提供依据。功能点估算法能够帮助开发者更准确地预估软件的大小及其所需的努力程度，从而提高成本估算与进度计划的准确性。
     
  • 基于深度学习的信道估算.zip
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    本项目探索了利用深度学习技术进行无线通信中的信道状态信息预测与估计。通过训练神经网络模型，实现对复杂多变无线环境下的信道特性的准确预判，旨在提升数据传输效率及稳定性。 在现代通信系统中，信道估计是一个至关重要的环节，它关乎信号传输的准确性和效率。本段落将深入探讨基于深度学习的信道估计方法，并结合提供的资源为读者提供一个全面的理解框架。 首先，我们要了解信道估计的基本概念。无线通信中的信号会受到多径传播、衰落和干扰等因素的影响，导致信号质量下降。信道估计则是通过接收端的数据来推断出信道的状态，以便进行有效的信号恢复和均衡。 传统上，信道估计通常采用数学模型和线性估计算法，如最小均方误差（LMMSE）或最小二乘（LS）。然而，在复杂信道环境中这些方法的表现可能不尽人意，尤其是在高速和大规模MIMO系统中。 近年来，随着深度学习技术的发展，人们开始探索将其应用于信道估计。深度学习以其强大的非线性建模能力能够更好地适应复杂的信道特性。在这个项目中，基于深度学习的信道估计可能是通过构建神经网络模型来实现的，训练其从接收到的带有噪声的信号中预测和推断出信道状态。 这个项目的说明书可能详细介绍了如何构建这样的深度学习模型，并包括以下步骤： 1. 数据准备：收集不同信道条件下的训练样本，如Rayleigh、Rician等信道模型。 2. 模型架构：设计卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）或者更先进的Transformer模型，用于捕获信号的时间和频率相关性。 3. 训练过程：定义损失函数，如均方误差（MSE）或交叉熵，并使用反向传播算法进行参数更新。 4. 评估与验证：在独立的测试数据集上检查模型性能，衡量指标可能包括均方根误差（RMSE）或符号误码率（SER）。 5. 环境搭建教程：指导用户安装必要的深度学习库如TensorFlow或PyTorch和其他依赖项，并设置合适的硬件环境支持GPU。 此外，项目还可能涵盖了如何将训练好的模型集成到通信系统的实际流程中，以及在实际运行时进行在线学习和自适应优化的方法。 这个项目为研究和应用深度学习在信道估计中的潜力提供了一个实践平台。通过理解和运用这些知识，通信工程师和研究人员可以进一步提升无线通信的性能，在5G及未来6G网络中，深度学习有望成为解决复杂信道问题的关键工具。
     
  • Tao光场图像深度估算代码详解
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    本篇文章详细解析了用于光场图像处理的深度估算法的源代码，旨在帮助开发者和研究者理解该技术的核心原理及其应用。 Tao的这篇论文《Depth from Combining Defocus and Correspondence Using Light-Field Cameras》对光场图像进行了深度估计，并应用了MRF。我在博客中对该代码进行了一部分注释和解析，如果有疑问可以互相交流。
     
  • 中值滤波MATLAB代码-深度估算光场
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的中值滤波算法，专门用于处理和优化深度估计中的光场数据。通过有效减少噪声，该方法能够显著提升图像质量和深度感知精度。 项目基于以下论文的Lanslet光场相机准确深度图估计的C++实现： Jeon, Hae-Gon 等人，“通过小透镜光场相机进行准确的深度图估计。” IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，2015年。 原始MATLAB代码可在相关资源中找到。此软件包还包括以下软件的一部分：gco-v3.0（多标签优化）、快速成本量过滤、快速加权中值过滤器以及用于边缘感知的图像和视频处理的域转换。 所需库包括： - 犀狳：C++线性代数库 - OpenCV 3.0
     
  • ch01_Python_DOA_深度学习估计_doapython_
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    本章节介绍使用Python进行方向-of-arrival (DOA) 估计的技术，并探讨如何应用深度学习方法优化性能。通过doapython库实现算法。 本段落介绍了一种利用Python语言实现的信号波达方向估计算法，该算法适用于窄带信号处理，并采用了深度学习框架进行开发。
     
  • 软件开发工作量估算
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    《软件开发工作量估算》是一本专注于帮助项目管理者和开发者准确评估软件开发所需时间与资源的专业书籍。 1. 工作量的预估采用专家意见法进行，至少需要两名专家参与； 2. 人力成本估算以公司上一年度平均薪酬W（包括社会保险及各种补贴）为基准； 3. 预算结果计算公式：(最小工作量 + 4×最可能的工作量 + 最大工作量) /6； 4. 核定工作量是指项目整个过程中的总工作量； 5. 此表格是项目立项评审的一部分，用于存档备查。