然而，在 vuforia 官网中，不仅可以识别图片，还可以识别几何体，特别是从 vuforia4.x 开始支持识别更不规则的3d物体。...选取需要识别的物体 对于3d物体的识别，需要符合以下几点标准： 不透明的刚性物体，并且物体没有可移动的部位 表面特征较有对比度，不支持柔软的或者可以变形的物体 不规则的图案或者形状越多识别会越好 不能太光滑导致有反光效果...识别成功会出现一个半透明长方体。 6 . 最后一步，将软件生成的.od文件上传到官网（我是通过从手机分享到QQ上传到电脑的），然后下载package。...2 . length/width/height:包围被识别的target的长方体（Bound Box）的尺寸。 3 ....Show Bound Box 勾选的话显示包围被识别的target的长方体（Bound Box）。 4 .
通过RoI网格池化从关键点进一步提取每个3D RoI特征，以进行长方体细化。尽管检测精度不错，但关键点的无序存储导致了昂贵的计算开销。...此外，最近的工作提出了RoI网格池化模块的变体，以处理中间关键点的稀疏性和点密度变化问题。...在这项工作中，为了实现这一目标仅采用基于Pillar 的点云表示，并试图提高其准确性。作者首先认为，具有适当粒度的Pillar也可以为长方体细化提供重要的3D结构。...本文不同的是，作者将点云转换为规则的Pillars，并仅在BEV表示上进行3D Proposals生成和长方体细化，而不使用中间关键点。...Voxel R-CNN认为，粗糙的3D体素而不是原始点的精确定位足以在大目标上进行精确定位。
因为点云是相对稀疏的，点云只存在于物体反射的表面，而体素是存在整个空间，数据量不是一个维度的，因此点云的优势依旧存在。...Point-based就是说我们的系统只输入点集，不会先把点集处理成规则化的体素网格或者多视角图片集，因此数据量相比于体素网格明显下降了。但是带来的问题之前也提到了，不规则、不均匀、无序。...比方说一间房子的点云，20m×20m，里面的点非常多，所以一般会在俯视视角上，切一个比如1m×1m×H的长方体，在这个长方体内做操作，而且这个长方体内的点云也是非常多的，所以还要再做一个采样，比如采样4096...作者先简单介绍了两篇前人的工作，PointCNN和KPConv，这两篇论文并不是做大场景的，但是它们提出的想法是基础性的，就是自定义卷积，通过自定义的卷积在点云上进行操作，可以提取更好的特征。...在大场景领域，作者也简单提了两篇工作，SPG和FCPN。SPG为整个场景的点云构建了一个超点图，边信息表征了点云内在的关联，然后在graph上进行操作。
布局可以表示为一组经过投影处理的角落位置或边界，或者表示为一个 3D 网格。现有的研究被应用于一些特定的问题，例如通过透视图或全景图预测长方体形状的室内布局。...LayoutNet 根据单张等距柱状投影的全景图预测一个非长方体房间的布局。 LayoutNet 方法的工作流程包含三个步骤（如图 2 所示）。...扩展了斯坦福「2D-3D」数据集的注释 [1]，提供了可用于后续工作的房间布局注释。 ? 图 2. 概述。LayoutNet 遵循编码器-解码器策略。...编码器包含 7 个卷积层，卷积核的大小为 3*3。每个卷积之后会跟随一个 ReLU 操作和最大池化层，其下采样因子为 2。...我们的方法可直接在全景图像上运行，而不是像近来的一些研究那样将全景图分解成多个透视图。
包围盒 对于下面这个壶，我可以用一个框把它框起来，如果光线和这个框没有交点，那是不是就不会和这个壶有任何的交点，那是不是这一块我都不用算了，基本思想就是这个Bounding Volumes，叫包围盒 轴对...⻬包围盒 Axis-Aligned Bounding Box (AABB) 实际应用中我们用这个长方体，叫这个Axis-Aligned Bounding Box (AABB)，叫轴对⻬包围盒，就是它由三对平行的平面确定的长方体...那具体怎么做呢，我们先从这个二维的出发，我把这长方体三对面拿俩对面出来，我先算这个竖的，可以计算出光线进入平面的时候tmin和出去平面的时间tmax是不是，然后我再算横的，同样可以计算出一个tmin和一个...，对于物体差异比较大的场景效果不好 空间划分 Spatial partitions 均匀网格的缺点就是均匀对吧，那不均匀的划分是不是会好一点，这里就讲了三种空间划分 首先是这个八叉树，它在二维里面就相当于四叉树...然后去求两堆物体的包围盒，那这样形成的两个节点就不会包含同一个物体了 那这里涉及到怎么样去将物体分成两堆，可以从某一个维度去划分，还可以选择最长的一条然后把它分开变短，还有就是选择一个位置在中间的物体为界
而PPT特别的布尔运算，可以让我们快速获得各类形状。 布尔运算主要包括五种：拆分、剪除、结合、相交、组合 下面将逐一演示其效果。...左图为网上下载的照片，右图为复刻样品，不是一模一样也是非常惊艳了。...剩下三个部件即普通的正圆，其中，为了突显按钮的效果，为最内层的圆添加一层外阴影，立体的效果就出来了。 编辑结点—更自由的转换 对于不规则的形状，可以采用编辑结点来实现。...以长方体为例，左侧为修改之前，右侧为修改之后。 可以发现，添加圆棱台之后，图形的高级感立刻出来了。 对于长方体来说，直接使用圆棱台会让边角过渡不太自然，因此可以使用圆角矩形。...整体效果还不是很完美，剖面绘制非常考验美术功底。 插件使用—更复杂的图形绘制 学完上面一些基础绘图之后，常见图形都可以绘制出来。而对于一些复杂的图形来说，使用插件可以提升效率。
、圆柱体和球体）以及不规则的人工点云选择进行标注，通过滑动条和鼠标滚动，可以轻松控制形状大小。...规则的几何形状可以通过封装对象来实现高效的标记，而人工选择可以实现更复杂的标注，以适应孤立的点云。它通过按住鼠标按钮悬停鼠标光标来选择点。...图2，提出的PC标注的GUI：（A）注释功能区，（B）写入和配准功能区，（C）标注摘要面板，（D）形状调整工具栏和查看窗口控件，（E）处理功能区。 A....D.形状调整工具栏和查看窗口控件 PC-Annotate提供规则的几何形状，如球体、长方体和圆柱体，以限定标注点云，“形状调整”工具栏提供了调整这些形状的控制柄。...例如，都柏林城市数据集使用CloudCompare进行注释，CloudCompare实际上仅用于点云可视化，而不是注释。
该可视化功能可用于所有三种类型的网格： 主选项卡：在打开表、视图或 CSV 文件时，在分割模式下显示图表。 结果选项卡：在 服务 工具窗口中观察查询结果时，可以显示图表而不是网格。...编辑器中的结果：可以显示图表而不是网格。 已知问题：可视化的设置未保存，即若重新打开网格，则图表将恢复到默认状态。数据可视化详情参考文档。...DataGrip 2023.3 优先考虑用户体验和性能而不是功能的完整性。现在，将默认内省级别值设置为 自动选择。 我们的新方法是根据模式类型和对象数量为每个模式设置默认内省级别。...这更类似于所有其他数据库工具的工作方式。 自动级别检测默认情况下启用。如果要使 DataGrip 保持以前的工作方式，请转到 数据源属性 | 选项 | 内省 | 默认级别，并选择 级别 3。...9 SQL Server 对新对象的支持 在 SQL Server 中支持新对象： 分区函数和分区方案 分区及相关表/索引属性 分账表 文件组 Redshift 对物化视图的支持 Redshift 中的物化视图现在可以被内省
原文链接 网格分割是什么 网格由顶点和面组成，我们对网格顶点或者面的进行分类，就是网格分割。它是一个分类问题，而分类问题是机器学习里的经典问题。...一个直观的想法是直接应用图像分割的方法来对网格进行分割。图像和网格的信息结构是有差异的，图像是规则的二维矩阵，网格是不规则的图结构。...最近几年，开始有直接把深度学习应用到不规则的信息结构上，比如三维点云，三维网格。...下面这个方法（MeshCNN: A Network with an Edge – Siggraph2019），就是直接在不规则的网格上进行深度学习： 网格的边类比图像的像素。...边的特征信息为边的二面角+两个对角+两个边长比。这个特征信息类似图像像素的RGB值。 Pooling算子采用了网格简化的方法，边简化的顺序跟学习目标相关。
3D表面 由多边形(面)组成网格坐标的三维排列(“网格空间”)。这些多边形可以根据它们的化学特征以及由局部网格的几何特征进行区分。 3D图 定义为是由节点(用单个原子)和它们的边构成的非欧氏数据结构。...通过使用3D图而不是直接对笛卡尔坐标进行操作，这些方法通常关于输入结构的旋转平移操作不变。 有不同的方法建立3D图。...基于表面的方式在测地空间中对蛋白质表面上的每一个点进行描述，这样表面上的两个点间的距离由分子表面决定，而不是欧式距离。该方法可以分成三个阶段，表面首先分解成独立的块。...DeepDock为小分子结合姿势预测构建了一个几何深度学习模型，其中，结合位点是用多面体网格表示，小分子使用3D图表示。DiffDock使用基于扩散的生成模型进行分子对接。...最近的工作表明，许多深度学习架构仅在 PDBbind 数据集上训练，仅仅只是记住训练数据而不是学习蛋白质-配体结构之间有意义的映射和结合亲和力，导致泛化能力差。
方格网法 方格网法，在较为平坦的平原区和地形起伏不大的场地，大面积的土石方估算常用该法，适用于地形起伏较小、坡度变化平缓的场地。...相对于方格网，不规则三角网具有以下优点：三角网中点和线的选取可以与地表的特征相协调，直接利用原始资料作为网格结点；能够插入地形线以保存原有关键的地形特征，能适应复杂、不规则的地形，从而能够更好地适合现场的地形特征...等高线法的工作内容与步骤和方格法大致相同，不同之处在于计算场地平均高程的方法。...沟道等路基土方的计算，通常采用平均断面法计算，断面方法的应用有很大的优点，断面法计算时只需知道两端横截面的面积与断面间的距离，方法简单，即（前面积+后面积）× 长度 / 2 计算，但此种计算方法仅能用于同时为挖方或者填方...两期土方计算 两期土方计算指的是对同一区域进行了两期测量，利用两次观测得到的高程数据建模后叠加，计算出两期之中的区域内土方的变化情况。 适用的情况是两次观测时该区域都是不规则表面。
看起来有模有样的，其实呢，它就是一个长方体，然后在长方体的正面贴上一张图片，这样子设备的壳就出来了，创建代码如下： var node = createNode([0, 0, 0], [475, 100,...panel’，而’panel’属性是已经通过ht.Default.setImage()方法注册了的图片的别名，在代码中还设置了长方体各个面的颜色和鼠标悬停时的提示语。...刚刚我们只是创建了设备的外壳而已，在设备上又部分端口是被被占用的，所以接下来我们要做的就是填充设备端口，仔细看了下设备的端口形状，发现形状是不规则的呢，那么设备端口该如何填充呢？...，然后将长方体的正面设置为隐藏，然后创建一个多边形作为门，将门设为浅蓝色半透明，最后创建4个蓝色长方体贴到门的边缘作为装饰，如此一个机柜就搭建完成了。...设备模型有了，机柜有了，接下来的工作就是将两者合并起来，方法很简单，就是创建设备并将设备吸附到机柜上，具体的代码如下： var num = 5, start = 400; for (var i
这篇文章来自 UI 设计师 Diana Malewicz，她在日常工作中会非常注意 UI设计的流行趋势，而这篇总结就是她梳理总结的10个小趋势。...不过，新拟物化从最初诞生到现在，已经有一定的改变了，并且在向着更加复杂、完善的方向发展，有着更为良好的可访问性，开始具备更多拟物化的设计特征，但是更加新鲜、现代，并且更能渲染出独特的氛围感。...6、抽象图形 和传统的规则的几何图形不同，抽象而不规则的图形可以让界面显得更加不拘一格和好玩，更通俗的来讲，就是让 UI 界面更加「有机」，我认为这是一件好事。...只不过在具体的设计实施上，深色模式远不是简单的色彩反转就可以实施的，有很多注意事项，尤其是在对比度控制上。...9、弥散的阴影 阴影是拟物化设计当中最重要的视觉元素之一，而如今它又再次大规模流行开来了。
看起来有模有样的，其实呢，它就是一个长方体，然后在长方体的正面贴上一张图片，这样子设备的壳就出来了，创建代码如下： var node = createNode([0, 0, 0], [475, 100,...rsquo;panel’，而’panel’属性是已经通过ht.Default.setImage()方法注册了的图片的别名，在代码中还设置了长方体各个面的颜色和鼠标悬停时的提示语...刚刚我们只是创建了设备的外壳而已，在设备上又部分端口是被被占用的，所以接下来我们要做的就是填充设备端口，仔细看了下设备的端口形状，发现形状是不规则的呢，那么设备端口该如何填充呢？...，然后将长方体的正面设置为隐藏，然后创建一个多边形作为门，将门设为浅蓝色半透明，最后创建4个蓝色长方体贴到门的边缘作为装饰，如此一个机柜就搭建完成了。...设备模型有了，机柜有了，接下来的工作就是将两者合并起来，方法很简单，就是创建设备并将设备吸附到机柜上，具体的代码如下： var num = 5, start = 400; for (var i
同样，在三维坐标系下，使用“样条曲线”命令，可以绘制复杂3D样条曲线，这时定义样条曲线的点不是共面点。...选择“绘图”---“曲面”---“三维网格”命令(3DMESH)，可以根据指定的M行N列个顶点和每一顶点的位置生成三维空间多边形网格。...M和N的最小值为2，表明定义多边形网格至少要4个点，其最大值为256。 选择“绘图”----“曲面”---“旋转曲面”命令(REVSURF)，可以将曲线绕旋转轴旋转一定的角度，形成旋转曲面。...A、选择“绘图”---“实体”----“长方体”命令(BOX)，或在“实体”工具栏中单击“长方体”按钮，都可以绘制长方体，此时命令行显示如下提示。...指定长方体的角点或 [中心点(CE)] : 在创建长方体时，其底面应与当前坐标系的XY平面平行，方法主要有指定长方体角点和中心两种。
一、认识界面 默认的工作视窗布局为（双击视图标题最大化，再次双击恢复）： 俯视图 透视图 前视图 右视图 最上面的是主标题栏，在建模过程中用到的比较少。...最下方是状态栏： 用于精准定位： [x] Grid Snap（网格捕捉）、 [ ] Ortho（正交模式）、 [ ] Osnap（对象捕捉） Gumball：Rhino6中新增加的操作轴工具...，直径为3，高度为6 ?...给杯子里添加一些液体：Solid Tools-Box-点击命令行中的Center，输入0后回车-创建一个比杯子大的长方体；Boolean-左键点长方体-Enter-左键点杯子（注意参数为No）-Enter...；左键点长方体-Delete；调整水的scale ?
本文的主要贡献：1）提出了一个新颖且对不规则文本具有鲁棒性的场景文字识别方法；2）采用了基于注意力模型（attention-based）的STN框架。...首先通过定位网络预测一组基准点，然后在网格生成器用上述基准点计算TPS变换参数，产生一个关于I的采样网格，采样器将网格和输入图像一起，通过采样网格上的点得到图像I’。...使用CNN来做回归，包含卷积层、池化层和全连接层，用于回归而不是分类，输出节点设置为2K，激活函数为tanh(·),输出向量（-1，1）之间。...Grid Generator 网格生成器评估TPS转换的参数并产生一个采样网格，如下图： ? Sampler ? 其中，V代表双线性采样器，是一个可微模型。...TPS转换的灵活性使得我们可以把多种类型的不规则文本都变得正规、可读，效果如下： ?
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