Un marco de aprendizaje no supervisado para la estimación de profundidad y ego-moción a partir de videos monoculares.
Ejecuta una demostración para estimar la profundidad y el movimiento a partir de videos de cámara única utilizando modelos preentrenados.
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SfMLearner tiene 2k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 555 veces. SfMLearner está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2017. SfMLearner está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: deep-learning, depth-prediction, self-supervised-learning, unsupervised-learning.
Un marco de aprendizaje no supervisado para la estimación de profundidad y ego-moción a partir de videos monoculares.
SfMLearner es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
Sí. SfMLearner es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
SfMLearner está disponible bajo la licencia MIT.
SfMLearner está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/tinghuiz-sfmlearner.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.