对网格进行自动清理和简化（合并距离较近的顶点，删除重复的网格面和孤立的网格部分，对网格进行多分辨率的下采样，生成高中低分辨率的网格模型）Abstract: 这个数据集是个RGB-D视频数据集，在707个不同空间中获取了1513个扫描的场景，250w个视图，并且标注了相机位姿，表面重建，语义分割。硬件设备： 使用Structure Sensor + ipad Air 2 进行收集，RGB 1296*

对网格进行自动清理和简化（合并距离较近的顶点，删除重复的网格面和孤立的网格部分，对网格进行多分辨率的下采样，生成高中低分辨率的网格模型）Abstract: 这个数据集是个RGB-D视频数据集，在707个不同空间中获取了1513个扫描的场景，250w个视图，并且标注了相机位姿，表面重建，语义分割。硬件设备： 使用Structure Sensor + ipad Air 2 进行收集，RGB 1296*

两者的本质相同，分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量——连续——回归定性——离散——分类用于回归：最后一层有m个神经元，每个神经元输出一个标量，m个神经元的输出可以看作向量V，现全部连到一个神经元上，则这个神经元的输出为wx+b,是一个连续值，可以处理回归问题用于分类：现在把这m个神经元连接到N个神经元，就有N组w值不同的wv+b,同理，可以归一化（softmax）变成N个类上...

双线性插值简介在两个方向分别进行一次线性插值（首先在一个方向上使用线性插值，然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的，但是插值总体上不是线性的，而是在采样位置上是二次的。）作用一般用于重新采样图像和纹理。计算四个周围纹理像素的属性（颜色，透明度等）的加权平均值，并将其应用于屏幕像素。（简单来说，我要求一个已知坐标的像素值，先去找他四个周围已...

0.安装好Opencvpip install opencv-python1.读入图片1)cv2.imread("",显示控制参数，指定显示类型)路径： 要加这个'\\'显示控制参数：cv.IMREAD_UNCHANGED 不改变图片显示cv.IMREAD_GRAYSCALE 图片的灰度显示cv.IMREAD_COLOR 图片有颜色的显示...