项目网址graphdeco-inria/gaussian-splatting:Originalreferenceimplementationof“3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering

1.1gitclone自动下载gitclonehttps://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting.git--recursive1.2手动下载不能gitclone

引用自：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_high.pdf概述：该论文介绍了一种用于实时辐射场渲染的

将INRIA数据集改为PascalVOC格式INRIA数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Z2TVvGuuvor7juqj3uPG-g提取码：07ed我制作的PascalVOC

1，安装ocaml-4.03.0.tar.gzwgethttp://caml.inria.fr/pub/distrib/ocaml-4.03/ocaml-4.03.0.tar.gz.

1.DownloadingandbuildingGF2Xdownloadgf2x-master.tar.gz:https://gitlab.inria.fr/gf2x/gf2x#the-gf2x-software-libraryinstallationinstruction

1、漏洞描述法国国家信息与自动化研究所（FrenchInstituteforResearchinComputerScienceandAutomation，INRIA）的两名科学家发布了一项新研究，这是一种针对

项目后续得到了许多开发者的贡献，包括INRIA（法国国家信息与自动化研究所），Waikato大学和其他机构。项目之所以取名为

据悉，StableSignature是由Meta和INRIA（法国国家信息与自动化研究所）联合开发而成，可将数字水印直接嵌入到AI自动生成的图片中，防止其非法用途。

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INRIA数

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俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究所、法国里尔大学、波尔多大学、Inria等科研机构联合发表

1.Traing/TestDatasethttp://people.rennes.inria.fr/Aline.Roumy/results/SR_BMVC12.htmlhttps://github.com

bybaiyu33功能基于OpenCV在Inria行人检测数据集上，做训练和测试，生成bbs用于评测代码在OpenCV3.0中的例程opencv/sources/sample/cpp/train_HOG.cpp

1.先创建visp_ws的工作空间，所有的都在这下面进行操作参考:https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial-install-ubuntu.htmlps

AerialImageSegmentationDatasethttps://zenodo.org/record/1154821#.XH6HtygzbIUINRIAaerialimagedatasethttps://project.inria.fr

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https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdfcaffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和

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官网：http://pascal.inrialpes.fr/data/human/下载地址：ftp://ftp.inrialpes.fr/pub/lear/douze/data/INRIAPerson.tarINRIA数据集是一组有标记的站立或行走的人的图像，是NavneetDalal在图像和视频中检测直立的行人的研究工作中收集的。该研究详见Dalal的博士毕业论文以及Dalal200520052

开发环境：Ubuntu18.04LTS+ROSMelodic+ViSP3.3.1文章内容主要参考ViSP官方教学文档：https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily

在这里下载文件夹gf2x/gf2x·GitLab(inria.fr)运行cdgf2x.

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Photo2ClipArt:ImageAbstractionandVectorizationUsingLayeredLinearGradients发表于ACMSIGGRAPH2017，第一作者是来自于法国Inria

题目《UnsupervisedLearningofVisualFeaturesbyContrastingClusterAssignments》第一作者：MathildeCaron，Inria&FacebookAIResearch

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MedInriaMedINRIA是由法国INRIA开发的医学影像后处理平台。包含医学影像可视化，DTI纤维束跟踪与张量显示，

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1：Introduction主要的行人检测方法：“Viola&Jonesvariants”，HOG+SVM，DPM，ConvNet2：Dateset1：不同的数据集INRIA：最古老的也是有相对较少的图片

对此本文采用基于内容的图像检索方法进行数据扩充，该方法在进行数据库扩充时充分考虑到原数据库的行人分辨率，背景分布等因素，使扩充后的数据库仍然保持INRIA数据库原有的

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算法没详细看，有兴趣的可以读原始论文：http://algo.inria.fr/flajolet/Publications/FlFuGaMe07.pdf，不过最顶层的思路get了首先这个算法的目的是求一堆元素当中不重复元素的数量

二、相关工作人物检测数据集INRIA[2],ETH[6],TudBrussels[24],Daimler[5],Caltech-USA[4],KITTI[8]andCityPersons[27]这些数据集图片容量大

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时间：2018机构：INRIA原题目：SparseandDenseDatawithCNNs:DepthCompletionandSemanticSegmentation主要成果可以通过CNN对非常稀疏（

按照网上的代码用svm训练分类器结果报错[INFO:0]globalC:\build\master_winpack-build-win64-vc14\opencv\modules\core\src\ocl.cpp(891)cv::ocl::haveOpenCLInitializeOpenCLruntime…[INFO:0]globalC:\build\master_winpack-build-wi

正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。

VisualStudio2008中安装CGAl（注意：整个安装过程需要网络连接，最后指示如何在windows中增加环境变量）1、下载需要的安装文件1）、首先下载CGAL（3.4）的安装程序，从http://gforge.inria.fr

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2010年，INRIA参与其中，并于2010年1月第一次公开发布scikit-learn的v0.1beta版本。该项目目前有30多名活跃的贡献者，并已获得INRIA，G

HOG特征原文链接：https://hal.inria.fr/file/index/docid/548512/filename/hog_cvpr2005.pdf2、H

作者说他的灵感来于P99：InspiredbyP99:http://p99.gforge.inria.fr我们来剖析一下：#define