深度学习卫星三维重建代码的GitHub项目

以下是一些可能有用的卫星三维重建的深度学习代码的GitHub项目：

1. Airborne Lidar Data 3D Reconstruction with Deep Learning: https://github.com/charlesq34/frustum-pointnets
2. Dense 3D Reconstruction from Satellite Imagery using CNNs: https://github.com/nshaud/DeepNetsForEO
3. Semantic Segmentation for Aerial/Satellite Imagery with U-Net: https://github.com/zhixuhao/unet
4. Deep Learning for Semantic Segmentation of Aerial Imagery: https://github.com/GeorgeSeif/Semantic-Segmentation-Suite
5. Satellite Imagery Object Detection with RetinaNet: https://github.com/Flytxt-Research/satellite-object-detection-retinanet

这只是一小部分可用的项目，还有很多其他的项目可以通过GitHub搜索找到。希望这可以帮助你开始。

相关问题

深度学习卫星三维重建代码github

以下是一些在GitHub上可用的深度学习卫星三维重建代码：

1. DeepSFM: https://github.com/Juyong/DeepSFM

2. Deep Multi-View Stereo: https://github.com/ClementPinard/Deep-MVS

3. Deep3D: https://github.com/facebookresearch/Deep3D

4. StereoNet: https://github.com/meteorshowers/StereoNet-ActiveStereoNet

5. DeepStereo: https://github.com/kmaninis/DeepStereo

6. MVSNet: https://github.com/YoYo000/MVSNet

7. Gipuma: https://github.com/kysucix/gipuma

这些代码库中的大多数都是基于深度学习的卫星三维重建方法，使用神经网络进行训练和预测。您可以根据自己的需求选择其中一个并进行尝试。

卫星三维重建代码github

以下是一些卫星三维重建的开源代码：

1. OpenSfM：https://github.com/mapillary/OpenSfM

2. COLMAP：https://github.com/colmap/colmap

3. Bundler：https://github.com/snavely/bundler_sfm

4. VisualSFM：http://ccwu.me/vsfm/

5. PMVS：https://github.com/hiroharu-kato/pmvs

这些代码库都有详细的文档和示例，可供参考。希望能够帮到你！