coloc：基于视觉的微型飞行器协同定位

多曝光图像融合代码，文章为“ A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features” 仅用于科研用途，如果使用，请引用论文： Qi, G.; Chang, L.; Luo, Y.; Chen, Y.; Zhu, Z.; Wang, S. A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features. Sensors 2020, 20, 1597. BIBTEX: @Article{s20061597, AUTHOR = {Qi, Guanqiu and Chang, Liang and Luo, Yaqin and Chen, Yinong and Zhu, Zhiqin and Wang, Shujuan}, TITLE = {A Precise Multi-Exposure Image Fusion Method Based on Low-level Features}, JOURNAL = {Sensors}, VOLUME = {20}, YEAR = {2020}, NUMBER = {6}, ARTICLE-NUMBER = {1597} }

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torchvision ResNet对蚂蚁、蜜蜂进行二分类，有train、val和test数据，可以完整完成一个分类任务。

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最新的NVIDIA1050版本显卡驱动不带有3DVision, 经查找资源， 现在上传的资源是带有的，而且本人已在电脑上测试成功,有需要的，相同显卡的可以尝试一下！

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pix2pix | | 火炬实现，用于学习从输入图像到输出图像的映射，例如： 条件对抗网络的图像到图像翻译，，， CVPR，2017年。 在某些任务上，可以在较小的数据集上相当快地获得不错的结果。 例如，要学习生成立面（如上所示的示例），我们仅对400张图像进行了约2个小时的训练（在单个Pascal Titan X GPU上）。 但是，对于更棘手的问题，重要的是要对更大的数据集进行训练，并且需要花费数小时甚至数天的时间。 注意：请检查我们的pix2pix和CycleGAN的实现。 PyTorch版本正在积极开发中，并且可以产生与该Torch版本相当或更好的结果。 建立 先决条件 L

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