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图神经网络(GNNs)广泛应用于分析图结构数据。大多数GNN方法对图结构的质量非常敏感,通常需要一个完美的图结构来学习信息嵌入。然而,图中噪声的普遍性需要学习鲁棒表示以解决真实世界问题。为了提高GNN
对2D到3D视频转换过程中的深度图推理算法进行了研究。该研究以视频压缩域中的宏块为单位进行深度图推理,根据不同的宏块类型选择不同的推理策略。首先,采用基于邻块的运动估计算法对帧内宏块的运动矢量进行计算
获取基于激光散斑的深度图像时存在匹配精度低、计算量大,以及在面对不同测量环境时鲁棒性差等问题,为此,提出了一种基于激光散斑的半稠密深度图获取算法。为解决鲁棒性差的问题,采用局部自适应二值化对散斑图像进
把BMP图像转成伪彩色图,MATLAB实现: clear all;close all;clc; I=imread('peizhun2.bmp'); imshow(I); I=double(I); [m
思维导图源自脑神经生理的学习互动模式，并且开展人人生而具有的放射性思考能力和多感官学习特性。
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反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutionalnetworks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之
Depth Image Processing - 3D Vision
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