Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks论文的复现代码，这是keras版本，具体怎么做的可以看这篇文章https://blog.csdn.net/weixin_42521239/article/details/103389033

在SFM（structure from motion）的计算中BA（Bundle Adjustment）作为最后一步优化具有很重要的作用，在近几年兴起的基于图的SLAM（simultaneous localization and mapping）算法里面使用了图优化替代了原来的滤波器，这里所谓的图优化其实也是指BA。其实很多经典的文献对于BA都有深深浅浅的介绍，如果想对BA的全过程做一个全面的更深层次的了解，推荐阅读 Bundle Adjustment —A Modern Synthesis. 目录 一. 历史由来 二. Bundle Adjustment到底是什么？ 平差也就正好表述了为什么

cygattr-1.dll cygbz2-1.dll cygform-10.dll cygformw-10.dll cyggcc_s-1.dll cyggmp-3.dll cyghistory7.dll cygicons-0.dll cygiconv-2.dll cygintl-8.dll cyglsa.dll cyglsa64.dll cyglzma-5.dll cygmagic-1.dll cygmenu-10.dll cygmenuw-10.dll cygmp-3.dll cygncurses++-10.dll cygncurses++w-10.dll cygncurses-10.dll cygncursesw-10.dll cygpanel-10.dl l cygpanelw-10.dll cygpcre-0.dll cygpopt-0.dll cygreadline7.dll cygsigsegv-2.dll cygstdc++-6.dll cygtic-10.dll cygticw-10.dll cygwin1.dll cygz.dll cyggcc_s-seh-1.dll cyggfortran-3.dll cygquadmath-0.dll

仅实现了简单的演示，但不可靠，需要改进

动手学深度学习pytorch版代码

本文对深度学习中模型复杂性的最新研究进行了系统的综述。深度学习的模型复杂度可分为表达能力和有效模型复杂度。从模型框架、模型规模、优化过程和数据复杂性四个方面回顾了现有的研究成果。我们还讨论了深度学习模型复杂性的应用，包括理解模型泛化能力、模型优化、模型选择和设计。

1. 基于pytorch实现的代码，GPU版（cpu也能跑，但是会out of memory）； 2. 包含所用的数据集KolektorSDD电子转换器表面裂痕的图片，论文原文和代码（训练好的模型大于1G了...csdn的资源大小限制，不能上传，如果有需要请留言）； (抱歉，我前段时间整理资料的时候误放了，最近我再找找，如果找到了我会传到网盘，然后把链接贴到这里。大家先不要浪费积分下载了) 3. 关于本资源的具体介绍可参考我的博文

根据DL/T645-1997规约、DL/T645-2007规约、上海规约和BNC智能终端规约设计的虚拟电表软件。 控件注册说明：32位系统将ocx文件夹中Mscomm.srg, Mscomm32.ocx,Mscomm32.dep三个文件复制到C:\Windows\System32； 64位复制到C:\Windows\SysWOW64

动手学深度学习Pytorch版，电子版，含代码

使用说明 到每个子题的资料夹内执行main.py档即可 P3 P4