多光谱数据集 抽象的 提供多光谱数据集以评估多光谱运动估计方法。 数据集包括在由标准相机，LWIR相机和Kinect2组成的设置中获得的各种光照条件下的序列。 这些传感器在数据集中提供彩色，热和深度图像以及地面真实轨迹。 在硬件同步设备上以32Hz捕获彩色和热图像（640 x 480）。 深度图像由Kinect2摄像机以30Hz的频率提供，从而实现了不同模态之间的立体关联。 地面真实姿态是从运动捕捉系统以120Hz记录的。 所有传感器均经过仔细校准，以提高准确性。 下载 数据： 校准：

Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已

视觉对象网络 | 我们提出了视觉对象网络（VON），这是一种对3D形状和2D图像进行联合建模的端到端对抗学习框架。 我们的模型可以一次合成3D形状，中间2.5D深度表示和2D图像。 VON不仅可以生成逼真的图像，还可以进行多种3D操作。 视觉对象网络：具有解散3D表示的图像生成。 ，，，，，，。 MIT CSAIL和Google Research。 在NeurIPS 2018中。 结果示例 （a）由最近的GAN模型产生的典型示例[Gulrajani等，2017]。 （b）我们的模型产生三个

Python中的2D外部视觉外壳 实现在Python中创建2D外部视觉外壳的算法，作为在Blender插件中创建3D外壳的准备。 我希望在以后的自述文件中对此有更好的了解，但是现在，我将快速复制粘贴并编辑在不同上下文中编写的有关它们的内容： 我一直在寻找“ ”的概念，因为该网格不具有不会影响轮廓的缩进，而只会增加模型的复杂性。 虽然Wikipedia页面和其他大量资源通常仅指从有限的一组视点（例如，一组真实的相机）创建的视觉外壳，但是引入术语“ Visual Hull”的Laurentin