文件名称：matlab如何敲代码-Depth-Coefficients-4-DepthCompletion:项目页面
文件大小：1.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 03:02:03
系统开源
matlab如何敲代码深度完成的深度系数 赛义夫·伊姆兰·云飞龙晓明刘丹尼尔·莫里斯 该站点包含Tensorflow实施的CVPR 2019中我们的工作“深度完成的深度系数”。有关链接的更多说明，请参见 概述 以下是我们工作的整体说明。 实施细节 我们的系统包含32Gb RAM，1080 Ti GPU卡和Ubuntu 16.10作为操作系统。 由于GPU内存有限，与全尺寸的KITTI图像相比，我们需要使用补丁来训练KITTI数据。 先决条件 该代码库是在Ubuntu 16.10，Tensorflow 1.10，python 3.5，CUDA 9.0和CuDNN 7.0中开发和测试的。 有关详细信息，请参见tensorflow [installation]（）。 确保您拥有可用的正确版本的Cuda 9.0和CudNN。 然后的步骤是： 通过conda create -n tensorflow1.10_py3.5 python=3.5环境 通过source activate tensorflow1.10_py3.5激活环境 通过pip install --ignore-installe
【文件预览】：
Depth-Coefficients-4-DepthCompletion-master
----raw_data_downloader.sh(4KB)
----Codes()
--------Matlab_Scripts()
--------utils.py(9KB)
--------dataReader.py(12KB)
--------datasplitter.py(9KB)
--------evaluate_resnet.py(16KB)
--------train_resnet_network.py(34KB)
--------train_resnet.py(14KB)
--------data_preprocessing.py(12KB)
----images()
--------overview_cropped.png(432KB)
--------DC_Network.png(81KB)
--------DC.gif(1005KB)
----_config.yml(29B)
----.gitignore(118B)
----README.md(8KB)
----Data()
--------raw_data_downloader.sh(4KB)