sparse-to-dense
ICRA 2018 "Sparse-to-Dense: Previsão de Profundidade a partir de Amostras de Profundidade Esparsas e uma Única Imagem" (Implementação Torch)
Treine e teste modelos para prever profundidade a partir de dados esparsos e imagens usando técnicas de aprendizado profundo.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserICRA 2018 "Sparse-to-Dense: Previsão de Profundidade a partir de Amostras de Profundidade Esparsas e uma Única Imagem" (Implementação Torch)
sparse-to-dense tem 444 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 95 vezes. sparse-to-dense é escrito principalmente em Lua. Está em desenvolvimento ativo desde 2017. Os seus principais temas são: computer-vision, deep-learning, depth-completion, depth-estimation.
O que é sparse-to-dense?
ICRA 2018 "Sparse-to-Dense: Previsão de Profundidade a partir de Amostras de Profundidade Esparsas e uma Única Imagem" (Implementação Torch)
sparse-to-dense é de código aberto?
sparse-to-dense é um projeto de código aberto.
sparse-to-dense é gratuito?
Sim. sparse-to-dense é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Em que linguagem sparse-to-dense está escrito?
sparse-to-dense é escrito principalmente em Lua.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/fangchangma-sparse-to-dense.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.