(本图无水印高清版及论文打包资料-购买课程后可获取)
《基于深度学习三维重建:从入门到精通》
该领域国内首个课程,历时2个月,真正从入门到精通!
下图是课程大纲
以深度学习MVS网络演化图为主线,重点讲解三个优秀的开源框架 MVSNet(经典的深度学习MVS开源库)、PatchMatchNet(有监督MVS网络中最新最佳)、JDACS-MS(无监督MVS网络中最新最佳),并梳理各种变种网络,覆盖目前深度学习MVS最前沿、最优秀的技术。微信扫描购买、学习课程↓
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课程运行环境及学习要求基础
1.运行环境:Ubuntu16.04/18.04。(Windows也支持,建议使用Ubuntu)
2.硬件要求:普通台式机/笔记本电脑均可。关于GPU:如果需要训练,则需要GPU,无论是什么样的显卡型号至少要 有8G以上显存;如果没有显卡,或者显存很小,可以测试作者提供的预训练模型,跑下自己的数据看看效果,调试下 网络模型(课程学习是没问题的)。课程使用公开数据集,不需要相机等传感器硬件。
3.编程语言:Python
4.要求基础:
a.对Python有简单的了解或着掌握过别的任何一门编程语言(例如Matlab)(Python上手简单快速,课程内会教大家入门)
b.对深度学习没有要求,课程内会教大家从零入门深度学习;
c.学过或者正在学习OpenMVS更好,MVS网络涉及的传统MVS算法课程内会讲解。