转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 基于深度学习的单目深度估计算近年比较 ...

参考链接 参考链接1 参考连接2 参考链接3 一、定义 二、知识解读 　　极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！ 　　换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法 ...

是openpose中的格式 2D Pose Estimation： 从RGB图像中估计每个关节点 ...

基于双目深度估计的深度学习技术研究 英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.02535 0.摘要 从彩色图像中 ...

距离上次写博客已经好久好久好久了，真是懈怠的生活节奏，整天混吃等死玩游戏，前些日子做毕业设计时总算又学了点新东西。学了一点深度学习和卷积神经网络的知识，附带着详细学习了一下前段时间我觉得比较有意思的图像风格转换。毕竟是初学，顺便把神经网络方面的知识也写在前面了，便于理解。若有 ...

　　　在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入 ...

NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。 底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上层：VC++，C#.NET Winform 源码编译，支持本地部署，云部署。 图像分类：点击查看 目标检测：点击查看 图像分割：点击查看 （本文 ...

NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。 底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++ 上层：VC++，C#.NET Winform 源码编译，支持本地部署，云部署。 图像分类：点击查看 （本文） 目标检测：点击查看 图像分割：点击查看 ...