• Medientyp: Online-Resource; Computerdaten; Dataset; Datenbank
  • Titel: Neural-Guided RANSAC for estimating epipolar geometry [data]
  • Beteiligte: Brachmann, Eric [VerfasserIn]
  • Erschienen: Heidelberg: Universität, 2020-09-07
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.11588/data/PCGYET
  • Identifikator:
  • Schlagwörter: Forschungsdaten ; Datenbank
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Production date: 2019-03-31
  • Beschreibung: Pre-computed sparse feature correspondences for pairs of images (outdoor and indoor) to reproduce the experiments described in our paper, particularly to train and evaluate NG-RANSAC. For more information, also see the code documentation: https://github.com/vislearn/ngransac
  • Zugangsstatus: Freier Zugang