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慕尼黑工业大学计算机视觉和模式识别的*Prof. Daniel Cremers，PPT课件包括 1、Mathematical Background:Linear Algebra 2、Representing a Moving Scene 3、Perspective Projection 4、Estimating Point Correspondence 5、Reconstruction from Two Views:Linear Algorithms 6、Reconstruction from

神经网络激活的齐次线性不等式约束 该存储库包含本文中介绍的算法的Python实现： 神经网络激活的齐次线性不等式约束Thomas Frerix，MatthiasNießner，Daniel Cremers CVPR 2020深度视觉研讨会 安装 确保您具有运行中的Python 3（已通过Python 3.7测试）生态系统（例如通过conda）和Nvidia GPU（已在Titan X上经过CUDA 10.1测试）。 安装pytorch，例如conda conda install pytorc

SR会议 该存储库包含我们论文的代码： 彭松友，Bjoern Haefner，Yvain Queau和Daniel Cremers，“”，在IEEE计算机视觉会议（ICCV）研讨会上，2017年。 和 Bjoern Haefner *，Pengyou Peng *，Alok Verma *，Yvain Queau和Daniel Cremers，“”，IEEE模式分析和机器智能交易（T-PAMI），2019年。（*同样贡献） 也提供CUDA版本代码。 输入 超分辨率RGB图像（至少4张图像）