MobileMDE
10+
Baixades
Per a tots els públics
info
Sobre l'aplicació
L'aplicació prova un model TFLite o una estimació de profunditat monocular (MDE) basada en DNN que es basa en el document:
L. Papa, E. Alati, P. Russo i I. Amerini, "SPEED: Separable Pyramidal Pooling EncodEr-Decoder for Real-Time Monocular Depth Estimation on Low-Resource Settings", a IEEE Access, vol. 10, pàgines 44881-44890, 2022
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3170425
https://alcorlab.diag.uniroma1.it
L. Papa, E. Alati, P. Russo i I. Amerini, "SPEED: Separable Pyramidal Pooling EncodEr-Decoder for Real-Time Monocular Depth Estimation on Low-Resource Settings", a IEEE Access, vol. 10, pàgines 44881-44890, 2022
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3170425
https://alcorlab.diag.uniroma1.it
Data d'actualització:
La seguretat comença per entendre com els desenvolupadors recullen i comparteixen les teves dades. Les pràctiques de privadesa i seguretat de les dades poden variar segons l'ús que es fa de l'aplicació, la regió i l'edat. El desenvolupador ha proporcionat aquesta informació i és possible que l'actualitzi al llarg del temps.
No es comparteixen dades amb tercers
Més informació sobre com els desenvolupadors declaren la compartició de dades
No es recullen dades
Més informació sobre com els desenvolupadors declaren la recollida de dades
Novetats
- switched depth and RGB
- increased info font size
- increased info font size
Assistència de l'aplicació
Sobre el desenvolupador
Gabriele Proietti Mattia
gabrielepmattia.apps@gmail.com
Via Ariosto, 25
00185 Roma
Italy
undefined
