技术标签： # Depth Estimation HR-Depth
参考代码：HR-Depth
介绍：这篇文章研究的是如何在自监督场景下预测得到细节更加丰富的深度结果，在现有的自监督深度估计网络中往往是通过增大输入图像尺寸、3D卷积（如，PackNet-SFM）或是分辨率通道编码（如，nn.PixelShuffle())的方式。这篇文章比较系统探究了自监督深度估计中影响深度估计效果的原因，在文章中将其归纳为两点原因：语义信息与空间信息的不足，它俩分别侧重描述的是物体的类别与边界。对此文章提出了两点改进的点：
1）对原本shortcut连接进行优化，获取更好的高分辨率特征；
2）使用新的特征融合算子（fSE，fusion Squeeze- and-Excitation）；
在上述内容中已经提到了导致自监督深度估计网络在一些物体边界上深度预测出错的问题是由于Semantic和Spatial两个维度的不足，对此文章给出两点策略进行解决：
从下图的对比中可以看到文章的算法在深度图中细节表现能力更佳：
牛顿迭代法，又名切线法，这里不详细介绍，简单说明每一次牛顿迭代的运算：首先将各个方程式在一个根的估计值处线性化(泰勒展开式忽略高阶余项)，然后求解线性化后的方程组，最后再更新根的估计值。下面以求解最简单的非线性二元方程组为例(平面二维定位最基本原理)，贴出源代码：1、新建函数fun.m，定义方程组function f=fun(x);%定义非线性方程组如下%变量x1 x2%函数f1 f2syms x...
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面试问到会linux的shell编程吗，不会好尴尬，那就加油学新建一个叫lilei的用户$ sudo adduser lilei命令切换登录用户：$ su -l lilei在 Linux 里面如何知道自己属于哪些用户组呢，用groups$ groups shiyanlou用cat 命令读取指定文件的内容并打印到终端输出$ cat /etc/group | sor...
目录一、安装包的准备（官网下载链接）二、软件编译2.1 ThirdParty-8编译作为一个OpenFOAM的入门新手，面临的第一个问题即是软件的安装。个人电脑端可以直接参考东岳老师的网站文章。集群的安装则可以参考教程1。但在自己的安装过程中遇到了不少边边角角的小问题，因此写这一篇日志来进行记录，供以后参考。一、安装包的准备（官网下载链接）由于集群通常无法联网，因此需要下载OpenFOAM软件主体安装包与依赖包上传至集群进行编译安装。软件主体（下载页面附带官方教程供参考）：1、OpenFOAM_centos7可以装openfoam8吗
apache做反向代理服务器apache代理分为正向代理和反向代理:1 正向代理: 客户端无法直接访问外部的web,需要在客户端所在的网络内架设一台代理服务器,客户端通过代理服务器访问外部的web(需要在客户端的浏览器中设置代理服务器)适用于: ①局域网的代理服务器(一般是网关,相当于squid的一般用法)②访问某个受限网络的代理服务器,如教育网访问某些国外网站需要找代理
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