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初衷是认为现在有比较多的网络实现了对深度的预测，但是呢没有文章来说明网络预测深度成功到底是因为什么，是因为图像上的物体尺寸还是纹理色彩等原因，然后这篇文章就是给出几个特征点，然后验证到底是哪个特征决定

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重点： 1、轻量级 2、长短程循环更新，长短程指的是什么 3、LRRU网络是怎么粗略填充稀疏输入获得初始密集深度图的 4、学习的变化核体现在哪里，怎么实现的 5、迭代更新过程是内容自适应的，

len(dataset)、len(dataloader)、len(label)的区别

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FastGithub:Github加速神器

是不是老为打不开Github烦恼，相信这款神器绝对可以帮到你! 引用作者在Github上的介绍 FastGithub github加速神器，解决github打不开、用户头像无法加载、re

论文阅读：Improving Depth Completion via Depth Feature Upsampling

论文题目：Improving Depth Completion via Depth Feature Upsampling 代码地址：https://github.com/YufeiWang777/D

f‘{}‘方法

例子： f'----=' #输出是(单引号也包括)：'----=' x = 1111 f'-----{x}-----' #输出是：'--

论文阅读：HMS-Net: Hierarchical Multi-scaleSparsity-invariant Network for Sparse DepthCompletion

主要的点是 三个稀疏不变操作处理稀疏输入和特征图，分别是稀疏不变平均值、稀疏不变上采样、联合稀疏不变连接和卷积 多尺度融合结构 稀疏不变双线性上采样： 输入和掩码进行点乘，然后进行双线

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【Github】作为程序员不得不知道的几款Github加速神器

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轻量级软件FastGithub实现稳定访问github

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下载链接 安装与运行 windows 解压 fastgithub_win-x64电脑版.zip 双击运行 FastGithub.UI.exe linux #解压 unzip fastgi

python读取npy文件并可视化保存深度图，并进行热图显示

1、读取和保存 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image = np.load("D:/Research_Time/d