散焦的活跃深度:硕士论文 源码
Defocus的计算有效深度 我的硕士论文集中在3D重建技术上。 我正在构建一个新颖的有源深度感应系统,该系统可以通过分析由相机散焦引起的不同深度级别的投影图案的模糊来推断深度。 在不依赖复杂硬件的情况下,我构造了用于深度推断的多个参数(基于高斯)和非参数(基于DNN)的计算模型。 该存储库包含为我的论文工作实现的许多不同模型,更多信息可以在上找到。 参数计算模型(基于高斯): [] [] 非参数计算模型(基于DNN): 文件夹包含使用本机Matlab神经网络工具箱的模型的集合。 [] 文件夹包含使用TensorFlow的高级API的模型的集合。 []
文件列表
散焦的活跃深度:硕士论文
(预估有个2000文件)
dataset.hdf5
2.29MB
cnn_Quantitative_0207.m
4KB
cnnTest_networkAccuracy_0731ff.m
6KB
cnnTest_plot_wrong_result.m
4KB
test_network_accuracy.m
11KB
test_network_accuracy.m
11KB
cnnRecon_multiPattern_0816.m
21KB
cnnRecon_staircase_sequential.m
10KB
cnnRecon_0802.m
6KB
cnnRecon_0731.m
12KB
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