转载自:RAFT: 稠密的光流场估计尊重原创，请读原文一、摘要本文提出了Recurrent All-Pairs Field Transforms(RAFT), 一个光流估计的深度神经网络. RAFT 提取像素级的特征, 为所有像素建立多尺度 4D 关联信息, 通过查找4D关联信息, 循环迭代的更新光流场. 本文算法在KITTI、Sintel数据集上取得了state-of-the-art的表现. 同

segmentation核心代码#pragma omp parallel forfor (size_t i = 0; i < outputDim.d[1]; i++) {// hfor (size_t j = 0; j < outputDim.d[2]; j++) {// wint idx = i * outputDim.d[2] + j;.

gmflow中采用矩阵乘法求两个图像的全局匹配，而以前的光流算法多采用一定半径的局部求相关性，而两个超多元素的矩阵乘法会严重增加计算量，所以这里对全局匹配的结果进行可视化，进行直观感受。gmflow中全局匹配的code就是对两个特征用matmul求相关性。后面可视化就是对的可视化。整体流程：code：第一张图是前向光流可视化图，第二张图分别是400个点对应的ativation map图。可以看到：

**参考自：** [https://www.cnblogs.com/tla001/p/7040344.html](https://www.cnblogs.com/tla001/p/7040344.html)**尊重原创，请读原文**之前实现了yolo图像的在线检测，这次主要完成远程视频的检测。主要包括推流--収流--检测显示三大部分首先说一下推流，主要使用ffmpeg命令进行本地摄像头...

链接： ADE20K/简介： 图片包含室内和室外数据集，上图是一些例图特点：训练集：20210张图片验证集：200张共150个类别（但是语义标注的时候，像素点不能全面覆盖，存在偶尔有点漏掉的现象，于是标注的时候会多一个 “0” 类别，不计入loss的计算，但是网络的输出只有150个类别）语义信息的标注是在一张灰度图像上的，只是各个点的取值范围是(0-150, 0表示背景类，不计入loss计算)类别

简介：NYU-Depth V2数据集由微软Kinect的RGB和Depth摄像机记录的各种室内场景的视频序列组成。它的特点:1449张标注的RGB图片和深度图来自3个城市，464个场景407024张没有标注的图片每个对象都有一个类和一个实例号(cup1、cup2、cup3等)，像实例分割数据集有几个部分:标签:视频数据的一个子集，带有密集的多类标签。这些数据也经过预处理，以填补缺失的深度标签。Ra

基于遗传算法的二维板材切割下料优化问题/matlab程序关键词： 遗传算法， 二维板材切割， matlab引言二维板材切割问题在实际的工程中有很多的应用，该问题基本等同于矩形件优化排样，具体是指将若干尺寸不相同的矩形零件在给定的矩形板材上以最优的方式排布，要求所有待排零件都必须排放在板材内，且各个零件之间不发生重叠，并满足一定的工艺要求．排样问题普遍存在于工程领域中，如钣金下料、玻璃切割、造...

基于支持向量回归和LSTM的短时交1.1 前言在深度学习火之前，学术界更多是采用机器学习的方法，而其中支持向量机就是最热门一个方法，这篇文档基于支持向量回归和LSTM两种模型进行短时交通流预测。本文所采用的数据是2016年10月长沙市芙蓉路/人民路北向南方向的交通流数据，数据采用5min内通过数据采集点的车辆数的统计值，10月15日和16日共576个数据点，其中15日为星期六，16日为星期天，两天

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_43653815/article/details/95514857链接：https://pan.baidu.com/s/1lTv-oMXFvuID8ByDPz8SvQ密码：v1os

语义分割，数据集直接参考该项目：https://github.com/mseg-dataset/mseg-api，里面有常见的语义分割数据的下载脚本，比如SUNRGBD数据集的。SUNRGBD_DST_DIR=$1mkdir -p $SUNRGBD_DST_DIR# ------- Downloading ---------------------------echo "Downloading S