ICRA 2018 "Sparse-to-Dense: Predizione della Profondità da Campioni di Profondità Sparsi e da un'Immagine Singola" (Implementazione Torch)
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sparse-to-dense ha 445 stelle su GitHub. È stato forkato 95 volte. sparse-to-dense è scritto principalmente in Lua. È in sviluppo attivo dal 2017. I suoi temi principali sono: computer-vision, deep-learning, depth-completion, depth-estimation.
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sparse-to-dense è un progetto open source.
Sì. sparse-to-dense è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
sparse-to-dense è scritto principalmente in Lua.
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[](https://opensourceai.tech/project/fangchangma-sparse-to-dense.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.