资源列表
Unet
- UNet最早发表在2015的MICCAI上，短短3年，引用量目前已经达到了4070，足以见得其影响力。而后成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline，也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。而如今在自然影像理解方面，也有越来越多的语义分割和目标检测SOTA模型开始关注和使用U型结构，比如语义分割Discriminative Feature Network(DFN)(CVPR2018)，目标检测Feature Pyramid Networks for Object Detection(FP
中国7大地理分区
- 中国7大地理分区shp文件，东北、华北、华东、华中、华南、西南、西北七大经济协作区(Shp files of seven geographical regions in China)
24Lsp
- 常用图形的绘制，用于LISP开发学习参考。(Commonly used CAD sketchs by Lisp, for training)
sfm-bundler(python)
- 就是用sfm方法把用相机拍摄的图像进行重建三维模型(The SFM method is used to reconstruct the three-dimensional model of the image taken by the camera)
中国地图
- 中国地图 shp格式 包含省级县级铁路河流等信息(Map of China contains information about railways, rivers, boundries between cities and counties.)
珠江底图
- 珠江地区地图shp格式，使用画地图，可以与NCL画图(Pearl River area map SHP format, use to draw map, can draw with NCL)
动态系统辨识
- 系统辨 识最好的书籍，机械工业出版的(The best book on system identification)
SIFT-opencv249
- SIFT opencv的源码，底层代码编写，有较完整的步骤和每一步的说明，对于sift初学者特别有帮助(Sift source code, the underlying code, there are more complete steps and each step of the descr iption, especially helpful for sift beginners)
基于深度学习的手写数字体识别
- 基于深度学习的手写数字体识别，以卷积神经网络（CNN）作为网络模型，利用mnist手写数字训练数据集训练手写数字识别模型，搭建手写数字识别系统，并用自己手写的数字照片进行测试。
第9章例题
- 一个章节的vrml 场景实例，含交互，有一定难度(VRML instance, integrated scene interactive animation case)
相机参数标定c++
- 使用c++实现了相机参数标定实验，包括转移旋转矩阵等。
OPENCVDEMO
- 一个opencv c#的Demo程序，里面实现了很多特有功能，方便初学者学习！