CRL-2001-1

这款小DEMO是关于自己学习LOD地形分层算法的例子，其中简单显示了实现算法的过程(The DEMO is a small study on their own examples of LOD terrain hierarchical algorithm, which simply shows the process of algorithm)

说明：  热电厂CAD图纸资料，在CAD软件中绘制(Thermal power plant CAD drawings)

一种基于小波的图像分块处理并且水印嵌入和提取，适合初学者学习使用(Based on wavelet image processing block and the watermark embedding and extraction, suitable for beginners learning to use)

空间点云的三角化，已通过调试，大家共同学习(Point cloud of the triangular space, and have passed testing, we learn together)

说明：  ransac算法实现，图像匹配使用，消除不是正确匹配的对应点。(ransac)

主要功能是实现相机标定，以及实现反投误差，实现特征点的提前。(The main function is to achieve camera calibration and error to achieve the anti-investment, to achieve the feature points in advance.)

SART图像重建代码 基于C++ 主要用于CT等射线处理(code of image and with a wide application of CT, x-RAY , ETC)

说明：  我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)

关于大视场的视觉标定方法，相对于目前很多近距离的标定，很有借鉴作用(tisi is a paper about fast calibration for binocular vision measuring system,and it s with a large field)

三维模型的网格简化算法，通过删除边来减少面片个数，同时保留图形特征(Three-dimensional model of the mesh simplification algorithm to reduce the number of patches by removing the side, while retaining graphic features)