转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38420197
手绘动画已经存在了超过100多年，即使在电子产品时代也是十分流行，可以使用绘图平板电脑或者数字软件进行手绘。
物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
FoundationPose是一个「用于6D物体姿态估计和跟踪」的统一大模型，支持基于模型和无模型设置，无需微调即可应用于新颖的物体上，只要给出其CAD模型，或者拍摄少量参考图像即可。
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与panda数据结构紧密集成
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
这就是用一个专门给3D物体“换皮肤”的模型Text2Mesh做出来的，由芝加哥大学和特拉维夫大学联合打造。
所有步骤都是用ArcGIS中各种工具操作组合，未使用Arcpy与Python等需要使用代码的工具！
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发，AWS部署Shiny app，以及绑定域名的经验，详见：Shiny app开发， AWS上部署Shiny app，绑定域名。
有个小哥因为对动漫网红主播太着迷了，于是他用深度神经网络简化了动画生成过程。具体来说，就是将动漫人物的脸部和期望的姿势等图像输入神经网络，从而生成给定姿势的输出图像。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近苹果发布了一个新模型GAUDI，能直接从文字生成3D模型，NeRF的相机位置还不受限制！ 2020年开始大火的神经辐射场（NeRF）技术，仅需几张2D图片，就能合成出高质量的3D模型场景。 有人畅想，NeRF可能是实现元宇宙的一项重要技术基础，各个大厂纷纷上马项目进行研究，比如英伟达的AI研究人员展示过从照片中创建3D物体，谷歌也依靠NeRF来实现沉浸式视图或渲染3D人物。 NeRF可以从2D图像中生成3D场景，OpenAI的DALL-E
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出，层次很好地融合在一起，整个轮廓流动，整个程序不仅有一个很好的美学质量，它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
听一遍曲子，就能知道乐谱，还能马上演奏，而且还掌握“十八般乐器”，钢琴、小提琴、吉他等都不在话下。
1.N3-Mapping: Normal Guided Neural Non-Projective Signed Distance Fields for Large-scale 3D Mapping
SHAP（Shapley Additive exPlanations） 使用来自博弈论及其相关扩展的经典 Shapley value将最佳信用分配与局部解释联系起来，是一种基于游戏理论上最优的 Shapley value来解释个体预测的方法。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致，它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布，在画布上我们需要定义可视化的数据（data），以及数据变量到图形属性的映射（mapping）。
EDA是数据分析必须的过程，用来查看变量统计特征，可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器，其实之前每一个都分享过，这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。
Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
如果让你画一幅几个人穿着滑雪服在雪地上的图，你很可能会先在画布中间大致画出三四个人的轮廓，然后画他们脚下的滑雪板。虽然没有具体说明，但你可能会给每个人画上个背包。
今天给大家介绍一个超赞的Python可视化绘制工具-Pyvenn,用于绘制2~6个数据集交叉关系的韦恩图(Venn diagram)，话不多说，下面直接介绍改库功能：
matplotlib是python最常见的绘图包，强大之处不言而喻。然而在数据科学领域，可视化库-Seaborn也是重量级的存在。
AI 科技评论按：目前基于描述的绘图机器人在图像生成质量以及包含多个目标和丰富关系的更复杂场景中生成图像仍然存在较大挑战。来自微软人工智能研究院 、JD 人工智能研究院及纽约州立大学奥尔巴尼分校的众多相关学者正在开发一项新的人工智能技术，相关机器人可以从类似于说明的日常场景描述文本中生成图像，其显著提高了生成图像的质量，相关成果发表在微软官网博客上，AI 科技评论编译如下。
另一种常用的绘图类型是简单的散点图，是折线图的近亲。这里的点并不由线连接，而是单独表示的点，圆或其他形状。我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数：
作者：Juhong Min, Shyamal Buch, Arsha Nagrani, Minsu Cho, Cordelia Schmid
Python中，matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库，但是matplotlib已经确立了一个标杆，在许多情况下，它都是健壮、可靠的可视化工具。在标准的绘图工作中
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】NeRF最大的弊端被攻克！ 人类视觉中，有一个很重要的能力就是可以从二维图像中理解图像的三维形状。 理解三维几何对于了解物体和场景的物理和语义结构至关重要，但当下计算机的视觉仍然很难从二维照片中抽取出三维几何信息。 2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，仅根据二维图像即可生成三维模型，不过缺陷也很明显：模型需要同一个场景（scene）的多个视图（views）作为监督学习的输入。 如果多视角数据不足，模型就无法估计体积表征，生成的场景很容易崩溃
如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】近日，Meta和CMU的研究人员提出了一种全新的6-DoF视频表征方法，单张RTX 3090即可每秒18帧实现百万像素分辨率渲染，或将给VR带来革命性的高质量体验。 最近，由Meta和卡内基梅隆大学提出的6-DoF视频表征模型——HyperReel，可能预示着一个全新的VR「杀手级」应用即将诞生！ 所谓「六自由度视频」（6-DoF），简单来说就是一个超高清的4D体验式回放。 其中，用户可以完全「置身于」动态场景里面，并且可以自由地移动
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用。
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理，这章给我的感悟很多。
0，图像上色及其分类 图像上色一般分为两种：无引导上色和有引导上色。 顾名思义，无引导指的是全交由算法进行自动化上色，而有引导则在上色过程中有人为（其它参照）干预，比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的主要难点比如：1）数据集获取；2)上色的语义辨识性，前背景、各目标实例独立色彩效果；3）合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是：1）GAN生成模型擅长图像转换任务，而图像上色也属于图像转换；2）训练效果引入判别器判定，对抗损失可视作一种”学习出来“的loss，减免
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
随着越来越多的领域引入了深度学习作为解决工具，大量的数据显然也就变得非常关键了。然而在相当长的时间里，立体匹配这个领域都缺乏大量的数据可以使用。我在文章74. 三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集和75. 三维重建10-立体匹配6，解析KITTI立体匹配数据集介绍的两个著名的数据集MiddleBurry和KITTI都不是为了训练神经网络而制作——它们本身仅用于客观的衡量比较算法的质量。所以它们所包含的图像组数量都很有限。比如，MiddleBurry 2014年数据集就只有20组数据可用于训练算法。KITTI 2012， 194组训练图像， KITTI 2015， 200组训练图像。同时，这些数据集的场景都很有限，MiddleBurry的场景是在受控光照下实验场景。KITTI则主要集中在自动驾驶的公路场景，且其Ground Truth深度只占图像的50%左右。很显然，这样的数据集是不足以用于训练深度学习的网络模型的。
用于可视化OpenGL ES设计的两个方面：作为客户端 - 服务器体系结构和作为管道。 这两种观点都可以用于规划和评估应用程序的体系结构。
HTML5 作为当前“最火”的跨平台、跨终端(硬件)开发语言，越来越受到前端开发者 的重视，无论是 PC 端还是当前“火热”的移动端，其前端开发人员的占比均越来越高。此 消彼长，HTML5 开发者的增加自然导致 WPF / Flex / QT 等前端技术开发人员的缩减。为了 解决前端“跨平台”的问题，并应对开发人员稀缺的窘境，我们迫切的需要选择或更换新的 技术路线，而 HTML5 当为首选。本次测试目的是为了验证使用 HTML5 作为前端技术路线，能 否满足大屏(高分辨率，超过 8K)可视化的展示需求。
机器之心报道 机器之心编辑部 一个参数画出大象。 据说，冯 · 诺依曼有次参加一个会议，某物理研究员在报告一个研究进展，用了一个非常复杂的模型，试图论证实验数据点都落在同一条曲线上，符合模型预期。于是冯 · 诺依曼就说了一句，还不如说这些点都在同一个平面上。最后，冯 · 诺依曼留下了一句名言：「With four parameters I can fit an elephant, and with five I can make him wiggle his trunk.」 这就是冯 · 诺依曼经典的「四
李飞飞、吴佳俊等人发布多感官物体数据集 OBJECTFOLDER 2.0。是否准备好从 ImageNet 时代走向 OBJECTFOLDER 时代？
在数据可视化的时候，对于两个分类或者多个数据集来进行交集和并集可视化经常要用到韦恩图(Venn)来进行展示。对于韦恩图可视化，网上还是有很多相关的工具的。但是韦恩图绘制工具的，图形调整度没那么自由，进而就导致绘制的图形比较难看。所以今天就来推荐一个在线绘制韦恩图的工具。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
