KITTI

Stereo Matching文献笔记之（九）：经典算法Semi-Global Matching（SGM）之神奇的HMI代价计算~

    SGM算法源于《StereoProcessingbySemi-GlobalMatching andMutualInformation》一文，我认为这篇文章是立体匹配算法中最给力的，放眼KITTI
wsj998689aa·2015-10-28 08:00

论文提要“Filtered Channel Features for Pedestrian Detection”

仅使用HOG+LUV在Caltech和KITTI数据库上可获得最好的效果。相关研究最近的行人检测综述表明不同的分类器，如SVM和决策树，对检测结果影响不
cv_family_z·2015-09-06 17:34

论文提要“Filtered Channel Features for Pedestrian Detection”

仅使用HOG+LUV在Caltech和KITTI数据库上可获得最好的效果。相关研究最近的行人检测综述表明不同的分类器，如SVM和决策树，对检测结果影响不
cv_family_z·2015-09-06 17:00

SLAM 数据集

kaspar.informatik.uni-freiburg.de/~slamEvaluation/datasets.phpKITTISLAMdataset.http://www.cvlibs.net/datasets/kitti
whu_czp·2015-05-19 21:54

SLAM 数据集

kaspar.informatik.uni-freiburg.de/~slamEvaluation/datasets.phpKITTISLAMdataset. http://www.cvlibs.net/datasets/kitti
chenzhipeng1234·2015-05-19 21:00

使用ArcGIS Mobile SDK 9.3 开发移动设备应用-初级篇(转)

使用ArcGISMobileSDK9.3开发移动设备应用-初级篇本文转自http://hi.baidu.com/kitti8/blog/item/7a825c46e7e35c036a63e534.html
qwlovedzm·2010-02-09 15:00
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