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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现05-构建结构化的网格绘图

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现05-构建结构化的网格绘图 总结 本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是FacetGrid和PairGrid...本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。...在研究多维数据时，一种有用的方法是在数据集的不同子集上绘制同一图表的多个实例。这种技术有时被称为“格子”或“格子”绘图，它与“小倍数”的思想有关。它允许查看者快速提取关于复杂数据集的大量信息。...Matplotlib为制作多轴图形提供了良好的支持;Seaborn在此基础上构建，直接将图的结构链接到数据集的结构。...Let’s look at the distribution of tips in each of these subsets, using a histogram: 在这个网格上可视化数据的主要方法是使用

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如何平滑等值线

2D卷积，当然也可以设置其他参数来决定返回值。...但是在自定义过滤器的时候可能不好把握。 ? 除了使用上述方法外，MATLAB File Exchange 中提供了一个函数，来对2D平面进行平滑[注2]。...将干扰后的数据插值到更稀疏的网格： xx = -3:0.15:3; yy = -3:0.15:3; zz = gridfit(x, y, zn, xx, yy); [X, Y] = meshgrid(...将干扰后的数据插值到更密的网格中： xx = -3:0.01:3; yy = -3:0.01:3; zz = gridfit(x, y, zn, xx, yy); [X, Y] = meshgrid(...可以发现：当将干扰数据插值到更密的网格时，会导致数据失真更加严重。因此，在使用此函数平滑等值线时，选择适当的参数进行平滑。 除了可以平滑等值线之外，也可以对1D数据进行滤波，从而平滑曲线。

3.3K20
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每日学术速递12.23

为了实现这一目标，我们的方法首先利用预先训练的深度感知 2D 扩散模型来生成视图条件图像并执行多视图纹理融合，从而生成初始粗糙纹理图。...然而，由于 2D 模型无法完全表示 3D 形状并禁用照明效果，因此粗糙纹理贴图会表现出不完整的区域和照明伪影。...对多个自然语言理解基准的大量实验表明，DSFormer 的压缩效果比最先进的低秩分解器高出 40%，领先的半结构化稀疏基线和流行知识蒸馏方法。...明确关注反射表面的技术可以通过利用更好的反射参数化来模拟复杂而详细的反射。然而，我们观察到，这些方法在存在非反射和反射组件的真实无界场景中通常并不稳健。...我们进一步将这种表示与以从粗到细的方式训练的多分辨率网格主干相结合，从而实现比先前方法更快的重建。

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【matlab】函数meshgrid的用法详解(生成网格矩阵)和ndgrid的区别及用法「建议收藏」

.^2); mesh(X,Y,Z) 对于三维网格，生成方式与二维一样 ：[x y z]=meshgrid(a b c) ; %算出的结果根据二维的类推 附件：二维网格例子的结果图。...*y), 用三次样条插值方法得到三维数据网格的样条插值拟合,并绘制曲面 x0=-3:.6:3; y0=-2:.4:2; [x,y]=ndgrid(x0,y0); %{ >>...meshgrid和ndgrid的用法不同之处在于:2D、3D都可以使用(区别是x轴,y轴的转换)，但对于4D、5D...只能使用ndgrid....matlab使用矩阵的方式进行运算，对于2D而言，如果采样10个点(指x,y轴)，那么对于x=第一个采样点，反映到矩阵就是10个，即不管y是哪个值，x的第一采样点保持不变；对y是同理。...因此，2D产生的x和y都是两维矩阵。

12K20

DEFORM环轧模拟——你真的了解吗？

Ring rolling算法的还有一个特点是稳定控制，计算过程中环件在水平和垂直方向上的移动和旋转保持稳定，以及强制驱动工件旋转（防止几何和网格较粗糙时造成接触不足）。...1.自动定位 环轧工艺通常除了坯料外，还有驱动辊、芯辊、锥辊等等，几何建模时DEFORM软件就开始收集各几何的2D横截面信息，获取旋转轴和旋转中心，获取2D横截面，从切面视角直接定位，用户只需根据工艺按界面提示输入几个简单位置参数完成各轧辊与坯料的自动对齐...DEFORM软件在新的环轧向导模块中，完美解决了该问题，即使制坯后的坯料非轴对称，也能自动提取多个2D横截面，采用DEFORM软件特有的morphing变形计算，自动生成变截面的六面体网格，保留制坯阶段的缺陷...，并自动将四面体网格数据插值到六面体网格中。...DEFORM MO多工序模块中，一次前处理即可完成从制坯到环轧的全过程设置，并为工序之间的传热提供了heat transfer传热向导模块，如果还有扩孔工序，也可使用Cogging向导模块快速设置，坯料之间的数据自动传递

3.2K20

CVPR 2019 | PointConv：在点云上高效实现卷积操作

由于点云的无序特性，并且其排列方式不同于 2D 图像中的常规网格状像素点，传统的 CNN 很难处理这种无序输入。 本文提出了一种可以在非均匀采样的 3D 点云数据上高效进行卷积操作的方法。...PointConv 能够在 3D 点云上构建多层深度卷积网络，其功能与 2D CNN 在栅格图像上的功能类似。但该结构可实现与 2D 卷积网络相同的平移不变性，以及点云中对点顺序的置换不变性。...四、反卷积操作 在分割任务中，将信息从粗糙层传递到精细层的能力非常重要。由于 PointConv 可以实现标准卷积操作，因此将 PointConv 扩展为 PointDeconv 是很顺理成章的。...PointDeconv 由两部分组成：插值和 PointConv。...首先，使用一个线性插值算法来得到精细层的特征的初始值，再在精细层上进行一个 PointConv 进行优化特征，从而获得较高精度的特征值。图 4 展示了反卷积操作的具体流程。 ?

1.1K10

给3D资产生成高清纹理，腾讯让AI扩充游戏皮肤

该框架主要分为粗糙纹理生成和纹理细化两个阶段：1）在粗糙阶段，从预训练的 2D 图像扩散模型中采样多视角图像，然后将这些图像反投影到网格表面上，创建初始纹理贴图。...粗糙纹理生成阶段 在粗糙阶段，研究团队基于预训练的视角深度感知的 2D 扩散模型为 3D 模型生成粗糙的 UV 纹理贴图，从不同的相机视角渲染深度图，然后使用深度条件从图像扩散模型中采样图像，最后将这些图像反投影到网格表面上...为了提高每个视角中纹理网格的一致性，研究团队交替执行渲染、采样和反投影的三个过程，首先，从第一个视角将 3D 网格渲染成深度图，然后根据输入纹理条件和深度图像，利用 2D 扩散模型采样得到纹理图像： 接下来...，将这个图像从第一个视角反投影到 3D 网格上，生成该视角的纹理贴图。...纹理细化阶段 对于细化阶段而言，尽管第一阶段生成的粗糙纹理外观是连贯的，但仍存在一些问题，比如由 2D 图像扩散模型引起的光照阴影，或者在渲染过程中由自遮挡引起的纹理空洞。

32610

用于数字成像的双三次插值技术​

双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。...当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。 共有两种常见的插值算法：自适应和非自适应。自适应方法取决于它们所插值的内容，而非自适应方法则平等地对待像素。...通常，双三次插值可使用Lagrange多项式，三次样条或三次卷积算法完成。 当我们进行插值时，我们是从已知数据中估计未知数据。...考虑以下网格。 这是一个（4,0）x（0,4）正方形，每个正方形代表一个像素。它总共有25个像素（5 x 5）。黑点表示要插值的数据，总计25个点。...可以表示为以下内容： 这需要确定p（x，y）的16个系数的值。该过程还有更多步骤，但这是基本公式。这就是创建2D图像的插值曲面的原因。

77130

3D检测新SOTA | PointPillar与Faster RCNN结合会碰撞出怎样的火花

Voxel R-CNN认为，粗糙的3D体素也可以提供足够的检测精度。体素RoI池化从3D稀疏特征体积中提取3D RoI特征。...如表2所示，尽管在4倍下采样的2D特征图（即0.4m的Pillar尺寸）上细化了3D Proposals，但所提出的Pillar R-CNN在大规模Waymo开放数据集上实现了与先前最先进的两阶段方法相当的检测精度...通过仔细观察基于三维体素的检测器，作者观察到，它们将三维特征体积转换为密集检测头的BEV表示。仅仅是鸟瞰图（BEV）表示仍然可以提供足够的3D结构信息。...具体而言，简单地利用双线性插值操作来对图3中每个投影的3D RoI中均匀分布的 G×G 网格点进行采样。然后，通过两个256-D FC层将采样的网格点特征 R^{G×G×G} 。...4、每个RoI对网格大小的影响 表5显示了RoI网格池化模块中不同网格大小对检测性能的影响。可以看到，随着网格大小从4×4增加到8×8，精度不断提高，但网格大小越大，性能会略有下降。

1.2K20

基于深度学习的2D和3D仿射变换配准

导读 将配准从2D场景扩展到3D场景。 上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。...除了损失函数和架构上的细微差别外，该框架本质上与VoxelMorph框架相同。 本周，我的任务是将该实现扩展到3D，并在一个包含150个T1-weighted扫描的小数据集上进行试验。...将输出中的每个位置映射到输入中的一个位置，使用如下公式： ? 由于新的采样位置可以是非积分的，双线性插值用于可微的采样，并允许梯度流回卷积神经网络，使整个框架端到端可微。...训练 MNIST数据集经过筛选，只保留一类图像，而静态图像是从筛选后数据集的测试集中随机选择的。使用归一化交叉相关(NCC)训练网络。数学上是： ? S和M分别代表静态图像和运动图像。...扩展到3D 我修改了2D配准的代码，使其适用于3D volumes，并在T1-weighted扫描上进行了尝试。AIRNet的工作，与此相似。

1K10

根据雷达体扫数据截取任意剖面图

由于雷达体扫只有固定的几个仰角，这次处理的是S波段的雷达数据，只有9个仰角扫描数据。完整的读取之后，截取到的任意剖面图只有9个仰角的数据，显得非常粗糙。如下图： ?...用软件获取到的任意截面图默认情况下是进行了插值处理的。进行插值之后就可以得到类似的图： ? 当然也可以得到更细的网格插值结果： ? 插值方法的不同以及网格精度的不同都会对插值结果造成影响。...所以在进行插值处理时应选择最优的插值方法和网格精度。程序中目前支持三种插值方法：‘linear’，‘nearest’，‘cubic’。具体的看程序说明。...为了提高程序的可复用性，对程序的输出进行了详细的划分，关于输出变量的结构可以查看读取 SA 雷达数据的程序，而非处理任意截面的程序。...已测试： win10 ： matlab 2016, 2017 linux ： matlab 2016 程序后面会上传到 github。

1.8K30

照片转视频，像航拍一样丝滑，NeRF原班人马打造Zip-NeRF

相比之下，instant-NGP 是将位置的特征值插值到一个不同大小的三维网格层次中，之后使用一个小的 MLP 生成特征向量。...这个各向同性的假设，可以利用网格中的值是零均值这一事实来近似特征网格在子体素上的真实积分。通过平均这些降加权特征，从 iNGP 网格中获得了具有尺度感知的预过滤特征。有关可视化信息见下图。...抗锯齿的问题在一些图形文献中有深入的探讨。Mip-map（Mip-nerf 的同名名称）预先计算了一个能够快速反锯齿的结构，但尚不清楚如何将这种方法应用于 iNGP 底层的散列数据结构。...为了对每个单独的多样本进行反别名插值，研究者以一种新的方式重新加权每个尺度上的特征，其与每个网格单元内各样本的各向同性高斯拟合程度成反比例：如果高斯值远远大于被插值的单元，插值的特征可能是不可靠的就应该降低加权...研究者发现 mip-NeRF 360 中的 MLP 方案倾向于学习从输入坐标到输出体积密度的非光滑映射。这将导致一个射线跳跃场景内容的伪影，如上图所示。

55620

组会系列 | 加速VR和元宇宙落地,谷歌逆天展示Zip-NeRF

相比之下，instant-NGP 是将位置的特征值插值到一个不同大小的三维网格层次中，之后使用一个小的 MLP 生成特征向量。...这个各向同性的假设，可以利用网格中的值是零均值这一事实来近似特征网格在子体素上的真实积分。通过平均这些降加权特征，从 iNGP 网格中获得了具有尺度感知的预过滤特征。有关可视化信息见下图。...抗锯齿的问题在一些图形文献中有深入的探讨。Mip-map（Mip-nerf 的同名名称）预先计算了一个能够快速反锯齿的结构，但尚不清楚如何将这种方法应用于 iNGP 底层的散列数据结构。...为了对每个单独的多样本进行反别名插值，研究者以一种新的方式重新加权每个尺度上的特征，其与每个网格单元内各样本的各向同性高斯拟合程度成反比例：如果高斯值远远大于被插值的单元，插值的特征可能是不可靠的就应该降低加权...研究者发现 mip-NeRF 360 中的 MLP 方案倾向于学习从输入坐标到输出体积密度的非光滑映射。这将导致一个射线跳跃场景内容的伪影，如上图所示。

45520

基于激光雷达的路沿检测用于自动驾驶的真值标注

从这些路沿的3D点云中，我们按照ASAM OpenLABEL标准获取结构化的折线。这些检测可以用作标记流水线中的预标注，以有效生成与路沿相关的地面实况数据。...因此，我们选择BEV选项作为更紧凑的表示方法。 点云是空间中的一组3D点，被分为M个切片，对应于不同的高度间隔，并投影到具有特定单元大小的2D网格图上。...由于从点云到BEV的转换步骤会导致由网格分辨率和M切片数量产生的信息丢失，这个转换对于获得检测到的路沿点高度的良好近似至关重要（见图2）。 图2。2D到3D检测和转换的四个示例。...这个算法适用于数据中具有相似密度的簇，因此在其应用之前，我们执行了体素子采样过程，平衡了簇的密度，这也有助于后续的插值步骤。为了获得最终的折线路沿表示，我们使用骨架化算法。...虽然在没有预标注和有预标注的情况下获得的值之间没有主要差异，主要是因为最终是人类标注者做所有标注，但我们确实注意到在使用我们的方法生成的预标注时，标注的质量略有提高。

25410

基于GAN的单目图像3D物体重建（纹理和形状）

和本篇文章不同的关键之处在于，他们指定每个前景像素的最前面的面和计算分析梯度像素的光栅化视为插值的局部网格属性。...Ic表示插值顶点颜色或纹理映射值从顶点属性没有任何照明效果的直接提取,Il和Is表示照明因素由特定照明模式选择决定,Il将与网格合并颜色，Is是额外的灯光效果,并且不依赖于Ic。...DIB-R的应用 1从单一图像预测3D物体：输入一张RGBA图片，RGB值I和轮廓S到一个卷积神经网络F中，用特殊的拓扑学预测出网格中每个顶点的位置和颜色值。...试验 数据集：由来自ShapeNet的13个物体类别组成。从24个不同的角度通过2D监督生成RGB图像作为数据集。为了演示DIB-R支持的多种渲染模型，使用了4种不同的渲染模型来渲染每个图像。...通过3D GAN的潜在代码之间的插值产生物体效果图，从2个观点 上述内容，如有侵犯版权，请联系作者，会自行删文。

1.7K10

python插值（scipy.interpolate模块的griddata和Rbf）

1.插值scipy.interpolate SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。...插值 z_new = func(x1, y1) x，y，z实际的数据，都是一维数组 function为插值方法，有‘linear’，‘cubic’等 x1，y1为网格数据，z_new为插值后的数据，都是二维的...由于我们必须将 2d 点作为形状为 (N, 2) 的数组传递，因此我们必须展平输入网格并堆叠两个展平的阵列。...然后将数据插值到每个单元（三角形）上。例如，对于2D函数和线性插值，三角形内部的值是经过三个相邻点的平面。 rbf通过为每个提供的点分配一个径向函数来工作。“径向”表示该功能仅取决于到该点的距离。...可能违反输入数据的对称性 6.插值举例 站点数据插值：地图网格插值： 取经纬度：lon,lat （经纬度数组，n） 取站点的观测数据集：data　　（这个数据维度与站点数量同，即1*n）

3.3K21

工具推荐｜pyinterp-面向地球科学领域的插值工具

此项目的动机是为地球科学领域提供插值工具。当然也有其它库可应用于地球科学的数据插值，但是这些库基本完全是用Python编写，其性能无法满足需求。...利用此库你可以使用 n-variate 和 bicubic插值方法和非结构网格进行 2D、3D和4D插值。...示例 以下是一些官方提供的示例： 2D插值 import os import pathlib import cartopy.crs import matplotlib import matplotlib.pyplot...set_title("Bilinear Interpolated MSS") fig.colorbar(pcm, ax=[ax1, ax2], shrink=0.8) fig.show() 二维常规网格的...bivariate 插值 上例仅是官方提供的一个示例，此外，官方文档提供了更多的示例，具体可以前往官方文档查看更详细的示例。

70920

AI系统能否理解3D现实世界？Facebook做了这些研究

为了捕捉几何和拓扑的多样性，Mesh R-CNN 首先预测粗糙的体素，然后细化以执行准确的网格预测。...在训练阶段中，Facebook 研究人员使用 Pix3D 数据集（包含一万个图像和网格对），该数据集的规模远远小于通常包含数十万图像和对象标注的 2D 基准数据集。...与 Mesh R-CNN 类似，C3DPO 使用具备遮挡和缺失值的无约束图像重建 3D 对象。 C3DPO 是首个利用数千个 2D 关键点，重建包含数十万图像的数据集的方法。...该模型在三个数据集（超过 14 种不同非刚性对象类别）上获得了当前最优的重建准确率。...使得模型在监督信号大量减少的情况下还能学习的关键要素是：从像素到 3D 表面的映射，辅以从 3D 表面到像素的逆运算，可形成一个完整循环。

76610

. | 分子表征的几何深度学习

GDL涵盖了将神经网络推广到欧几里得和非欧几里得域的新兴技术，诸如图、流形、网格和字符串表征。一般来说，GDL包括结合几何先验的方法，即关于输入信号的空间结构和对称属性的信息，比如分子结构的表示。...2 相关工作 几何深度学习的原理 GDL最初用于使用了非欧几里得数据的方法，现在扩展到所有包含几何先验的深度学习方法。...从几何角度来看，分子表面被视为3D网格，即以一组多边形(面)来描述存在于3D空间的网格坐标。...它们的顶点可以用2D网格结构(网格上的四个顶点定义一个像素)或3D图形结构表示，可使用2D-CNN、geodesic CNN和GNN在分子表面上学习。...3 总结与展望 化学中的几何深度学习（GDL）使研究人员能够利用不同非结构化分子表示的对称性，从而为分子结构生成和性质预测的可用计算模型带来更大的灵活性和多功能性。

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