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Cost Aggregation across Scales for Stereo Matching 源代码

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简介：
本项目提供了一种用于立体匹配的成本聚合跨尺度方法的源代码实现，有助于提升深度信息估计的准确性和效率。 立体匹配Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching论文的源代码使用C++编写，并可在Visual Studio 2019上实现。需要进行一些属性配置后即可运行，已通过测试验证可以实现功能。

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  • Cost Aggregation across Scales for Stereo Matching 源代码
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    本项目提供了一种用于立体匹配的成本聚合跨尺度方法的源代码实现，有助于提升深度信息估计的准确性和效率。 立体匹配Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching论文的源代码使用C++编写，并可在Visual Studio 2019上实现。需要进行一些属性配置后即可运行，已通过测试验证可以实现功能。
     
  • Stereo Processing via Semiglobal Matching and Mutual Information: SGM in PAMI 2008
    优质
    本文介绍了一种基于半全局匹配和互信息的立体处理方法，并在PAMI期刊2008年发表，该方法有效提高了深度估计的准确性和鲁棒性。 SGM 2008 PAMI - Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information 是一篇关于立体处理的论文，文中介绍了半全局匹配（Semiglobal Matching）及互信息（Mutual Information）技术的应用。这些方法在计算机视觉领域中用于提高深度估计和图像配准的质量。
     
  • Channel estimation with two-time scales for RIS
    优质
    本文提出了一种基于双时间尺度的创新信道估计方法，专门针对重新配置智能表面（RIS）技术，以提高通信系统的性能和效率。 Two-timescale channel estimation for reconfigurable intelligent surface aided wireless communications是一种RIS信道估计方法，包含相关文献及MATLAB代码。
     
  • Segmenting Anything for Precise Matching
    优质
    本项目旨在开发一种精确匹配技术，通过分割任何对象来提高图像和数据匹配的准确性，适用于各种应用场景。 从分割到匹配：Matching Anything By Segmenting Anything
     
  • MapMatching.zip_ST-Matching_ST-Matching代码_ST-Matching算法_mapmatching
    优质
    ST-Matching是一款高效的地图匹配工具包，基于先进的时空匹配算法，提供准确、实时的道路定位服务。该工具包包括源代码和详细的文档说明，便于开发者集成与应用。 ST-Matching算法的Java实现涉及将字符串或模式与特定规则匹配的过程。该算法在处理文本数据、搜索和解析等领域非常有用。通过使用Java语言来实现这一算法，开发者可以更好地理解和应用其背后的原理和技术细节。这种实现通常包括定义输入输出接口、设计高效的匹配逻辑以及测试各种边界情况以确保算法的正确性和性能。
     
  • Segmenting Anything for Matching Anything模型
    优质
    Segmenting Anything for Matching Anything 是一种先进的计算机视觉模型，能够高效准确地分割图像中的任意对象，并通过匹配算法识别和对比不同场景下的相同物体。该技术在目标检测、图像检索等领域展现出广泛应用前景。 MASA-R50 是一种基于 ResNet-50 的快速且独立的模型，不依赖于其他检测或分割基础模型的主干特征。它可以与任何其他探测器一起使用，并采用与其他 Masa 变体相同的训练方式。
     
  • Aggregation 数据集
    优质
    Aggregation 数据集是一套用于测试和评估数据聚合算法与技术的标准数据集合。它包含多种结构化数据，支持研究者深入探究数据分析中的汇总、聚集操作。 Aggregation 适合用于聚类分析，并且可以处理多类簇。
     
  • KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集(STEREO MATCHING)-百度云下载
    优质
    这是一个包含KITTI 2012和2015年双目立体匹配数据集的百度云资源，适合进行自动驾驶相关的研究与开发。 KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集百度云下载-附件资源
     
  • KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集(STEREO MATCHING)-百度云下载
    优质
    这是一个包含KITTI 2012和2015年双目立体匹配任务的数据集，可在百度云上直接下载。该数据集主要用于评估自动驾驶车辆的深度估计与视差图生成能力。 KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集的百度云下载链接可以在相关资源板块找到附件资源。
     
  • TinyBenchmark: Scale Matching for Tiny Person Detection (WACV2020)，数据...
    优质
    《TinyBenchmark: Scale Matching for Tiny Person Detection》是发表于WACV2020的一篇论文，提出了一种用于微小人物检测的数据集和方法。该研究旨在解决目标尺寸过小时的识别难题，通过尺度匹配技术优化模型性能，推动行人检测领域的发展。 小人物检测的比例匹配 消息：TinyBenchmark 的 mmdetection版本是我们推荐使用的。此项目将不再支持新功能。 数据集： 测试集的注解已经发布！有关如何使用test_set进行评估，请参阅 TinyPerson 数据集。 该数据集将用于 ECCV2020 研讨会， 下载链接：官方网站和百度盘（密码为pmcq）及谷歌驱动程序提供。 关于 TinyPerson 数据集更多信息请查看相关资料。 小城人： 百度盘（密码为vwq2） 微小的基准 该基准测试基于maskrcnn_benchmark和citypersons 代码进行。 有关基准测试的信息，请参阅Tiny Benchmark。 比例匹配 引用：如果您在研究中使用了此代码及基准，建议引用以下文献： @inproceed