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用于形状精确三维感知图像合成的着色引导生成隐式模型 | NeurIPS2021

现有高效体绘制技术主要针对静态场景，面对动态特性无法直接应用于生成模型。为了提高ShadeGAN的渲染速度，研究团队建立了一个有效的曲面跟踪网络，以评估基于潜在代码的渲染对象曲面。...ShadeGAN可以总结如下：1）使用满足多重照明约束的着色引导生成模型，从而解决现有三维感知图像合成中形状-颜色模糊问题。ShadeGAN能够学习更精确的3D形状，从而更好地进行图像合成。...研究团队首次尝试在基于体绘制的生成模型中对照明进行建模，作为精确三维形状学习的正则化。并进一步为方法设计了高校的渲染技术，它具有相似的见解，但不依赖于通过真实深度进行训练，也不限于视点小范围。...为了在给定的相机姿势下渲染图像，通过沿其对应的相机光线 的体绘制获得图像的每个像素颜色C，如下所示： 实践中，这种体绘制是使用分层和分层采样的离散形式实现的。...3.3通过曲面跟踪实现高效体绘制 与NeRF类似，研究团队使用离散积分实现体绘制，这通常需要沿摄影机光线采样几十个点，如图所示。

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使用姿势估计进行跌倒检测

相反，我们使用姿势估计作为构建基块。 姿势估计 姿势估计是人体关节（通常称为关键点）在图像和视频帧中的定位。通常，每个人都将由多个关键点组成。将在关键点对之间绘制线条，有效地绘制人的粗略形状。...预训练模型 我们使用的姿势估计模型是EPFL的VITA实验室的OpenPifPaf。检测方法是自下而上的，这意味着AI首先分析整个图像并找出它看到的所有关键点。...image.png 解决方案是实施多人跟踪器。不一定要花哨；只需一个简单的通用对象跟踪器就足够了。如何完成跟踪非常简单明了，可以在以下步骤中进行概述： 1. 计算质心（以脖子为准）。 2....粗心的人跌倒 对于更严重的情况，对跌倒的迅速反应可能意味着生与死之间的差异。 未来发展 跌倒检测的准确性在很大程度上取决于姿势估计的准确性。典型的姿势估计模型是在具有对象正面视图的清晰图像上训练的。...但是，跌倒会导致对象被扭曲为怪异的姿势，并且大多数姿势估计模型都无法在这种情况下准确定义骨骼。此外，这些模型的鲁棒性不足以克服遮挡或图像噪声。

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    Python——动画精灵

    如果有大量图像在四处移动，要想跟踪每个图像“底下”有些什么，以便在移动图像时能够重绘，这要给很大的功夫。我们之前的小狗，因为背景是白色的，所以更容易一些。倘若背景上有一些图形，肯定会复杂得多。...“动画精灵”这个词是从老式计算机和游戏机流传下来的。这些老式游戏机不能很快地绘制和擦除图形来保证游戏正常工作。这些游戏机有一些特殊的硬件，专门用来处理需要快速移动的游戏对象。...这些对象就称为“动画精灵”。它们有一些特殊的限制，不过可以非常快地绘制和更新……如今，一般来讲，计算机的速度已经足够快了，不需要专门的硬件也可以很好地处理类似动画精灵的对象。...不过‘动画精灵’这个词仍用来便是二维游戏中的所有动画对象。 可以把动画精灵想成一个小图片——一种可以在屏幕上移动的图形对象，并且可以与其他图形对象交互。 二....正常情况下，我们不会直接使用基类，而是基于pygame.sprite.Sprite来创建自己的子类，下边创建一个类，并命名为MyDogClass。

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    【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

    游戏对象可以大体分为三种: 需要更新状态也需要绘制的动态对象(如人物), 需绘制但是不需要更新状态的静态对象(如场景), 需要更新状态但无须绘制的工具对象(如摄像机和触发器) 三大游戏对象的程序实现可以通过抽象出..., 但是帧率的不稳定导致这个过程可能过早或过晚 为了最大化流水线效率, 游戏设计了双缓冲技术, 前缓冲是用于输入显示器的完整图像, 后缓冲是正在绘制的下一帧图像, 显示器按照周期从前缓冲获取内容, 程序渲染完画面就进行前后缓冲交换..., 进一步加大了延迟但是对特殊帧率的容忍性也更高了 2D精灵的绘制与动画 精灵: 使用图片的一个方块绘制的2D图像游戏对象....可能是动态也可能是静态, 2D游戏需要大量的精灵对象 绘制2D画面大多使用画家算法(遍历排序好的场景进行渲染, 这样无须深度测试)....: 游戏世界会同时在xy上滚动, 类似单轴滚屏, 需要同时准备四张背景图像用于显示, 而且背景不再使用链表来组建, 而是改为二维数组来决定目前需要显示哪些背景图像 砖块地图: 将背景切分为等分的方块,

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    顶刊 IJCV | 时空鲁棒跟踪器：搭载空间-通道Transformer与抖动抑制机制

    事件基相机作为生物启发传感器，以高时间分辨率和高动态范围编码亮度变化，从而为在降级条件下的跟踪提供了相当大的潜力。然而，事件缺乏RGB/灰度图像帧提供的细粒度纹理线索。...关键词 事件基相机，视觉目标跟踪，多模态融合，插件模块 1 引言 视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个基础但具有挑战性的主题，其目标是在视频序列的每一帧中预测目标状态。...2.2 多域目标跟踪 利用多个传感器的优势，在具有挑战性的场景中进行稳健跟踪是一种直观的策略。热图像对照明变化不敏感，因此被引入作为补充域，以改善在雨雾等极端条件下的性能。...2.3 使用LSTM进行时空预测 Sutskever等人首次提出了一个端到端的多层LSTM编码器-解码器框架，用于机器翻译，其输入数据是一维的。...为提供更全面的比较，我们将扩展的跟踪器与两种仅使用事件的方法进行了比较：(i) 仅使用事件和 EFE 进行跟踪，称为 Only-Event；(ii) STNet，一种结合了 Swin-Transformer

    17810

    关于NVIDIA Deepstream SDK压箱底的资料都在这里了

    开源插件改编后可以用于自己的应用,包括： H.264和H.265视频解码 流聚合和批处理 基于tensorrt的推理，用于检测、分类和分割 对象跟踪参考实现 JPEG解码 用于突出显示对象和文本覆盖的屏幕显示...API 从多源到一个二维网格阵列的帧渲染 加速X11或者EGL的绘制 缩放、格式转换和旋转 为360度摄像机输入进行图像修正 元数据的生成和编码 消息传递到云 更多关于Deepstream 插件介绍：...该手册是为那些希望使用DeepStream SDK开发DeepStream应用程序或附加插件的工程师准备的。它还包含有关SDK中使用的元数据的信息。开发人员还可以添加自定义元数据。...建立在test1之上，显示额外的属性，如跟踪和二级分类属性。...，演示了“nvmsgconv”和“nvmsgbroker”插件在物联网连接管道中的使用。

    6.5K42

    初学Qt(二) 中高级功能列举

    上一次和大家聊了聊Qt的三大基类，信号和槽的使用以及重新实现一些事件等话题。如果在学习Qt之前有一定的C语言编程，可能对响应界面操作还会有些不习惯。这次聊一聊Qt的中高级功能。...、OpenGL 3D画图、Qt插件机制等作为高级功能进行说明。...一般处理方式有两个，第一种是将耗时操作放到线程中进行处理；第二种则是频繁调用QApplication::processEvents()。 二维图形：Qt的二维图形是基于QPainter类的。...QPainter既可以绘制几何形状，如点、线、圆、弧形、饼状图、多边形、贝塞尔曲线等，也可以绘制像素映射、图像和文字。...OpenGL是一个绘制三维图形的标准库，QT里面使用QtOpenGL模块简化了OpenGL代码与Qt应用程序之间的继承。 项目视图：即Model/View，Qt中一种使UI显示和底层数据分离的手段。

    1.4K20

    OpenCV 4基础篇| OpenCV简介

    SVM; HOG等 photo 用于计算摄影处理和恢复照片的算法 stitching 图像拼接，利用图像特征点进行图像拼接 video 视频处理，包括背景分割、视频跟踪等 videoio 负责视频文件的读取和写入...freetype 用于在图像上绘制文本的功能模块。它提供了一些函数和类，可用于在图像中添加文字，包括选择字体、设置字体大小、指定颜色、位置和对齐方式等。...它是基于OpenGL的一个功能模块，用于创建和展示3D场景、模型和虚拟现实（VR）环境 phase_unwrapping 一个用于相位展开的功能模块 plot 允许在一维或二维中绘制数据。...用于减少由于相机抖动或运动导致的视频剧烈晃动或抖动。 viz 提供了三维可视化功能。该模块允许在应用程序中创建、渲染和交互式显示三维场景和对象。...xobjdetect 增强的2D对象检测。使用Waldboost级联和计算作为积分特征的局部二值模式，用于2D对象检测。 xphoto 扩展的计算摄影。

    68510

    iOS MachineLearning 系列（2）—— 静态图像分析之矩形识别

    本篇文章开始，我们将先介绍一些与Machine Learning相关的API的应用。使用这些API可以快速方便的实现很多如图像识别，分析等复杂功能，且不会增加应用安装包的体积。...本篇将首先介绍如何分析出静态图片中的矩形区域。矩形区域的是被非常重要，其通常用来对要分析的图片进行预处理，例如通过矩形分析截取其中的二维码，条形码部分后再进行精准的识别。...最后，使用下面的代码来发起请求，静态图像的分析将会是一个耗时的过程，因此建议在非主线程中进行： DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async {...: Bool // 是否允许使用GPU进行加速 open var usesCPUOnly: Bool // 分析结果列表，VNObservation是结果基类，不同的子类实现不同的功能...，当成功的完成了图像分析任务后，结果会被封装成VNObservation对象，不同的分析任务对应的结果对象也不同，VNObservation是这些结果的基类，其中封装了基础的信息，如下： @available

    70910

    .Net 基于GDI+的图件绘制平台的设计与实现（一）

    GDI+中使用路径来表示二维图形，路径可由任意数据的几何形状基元组成，使用全局坐标。一个图形画面可表示为路径的几何。...在我们图形系统应用程序中，调用.net的绘制组件绘制图形图像时，会执行类似上图中展示的调用过程。...图元的职责调用绘图接口进行图形绘制，现在支持使用GDI+绘图，后面可增加对OpenGL绘图支持。...二、图元Painter对象 每种图元都提供一个对应的Painter对象，用来对图元对象的生命周期进行管理，还可以控制图元绘制顺序，可对图元进行组合，以形成复杂树状关系的图元组合库。...五、图道坐标尺实体对象 基类对象，时间坐标尺，深度坐标尺 ? 六、岩性绘制属性对象 ? 七、绘图面板对象 ? 八、区域Host对象 一组代表容器的图元 ? 九、其它对象 ?

    1.1K20

    HTML5学习—Canvas API入门

    1.HTML5 Canvas 发展历史 在Canvas出来之前，开发人员要在浏览器中绘图，必须使用Adobe的Flash或者SVG(Scalable Vector Graphices,可缩放矢量图形)插件...但是HTML5 Canvas出来之后，很多动态生成或者展示图形、图表、图像或者动画的功能都由Canvas来完成。...Canvas的缺点：用Canvas绘制出来的对象不属于页面DOM结构或者任何命名空间 Canvas的优点: 1.不需要将所有绘制的图像中的每个元素当做对象存储，因此执行性能非常好 2.Canvas API...而已使用Three.js可以实现三维绘图的功能 2.Canvas基本概念 默认创建一个宽度为300px，高度为150像素的矩形区域。...处理老的浏览器不支持HTML5 Canvas元素的问题，可以在canva标签里面添加内容，当然也可以使用Modernizr 类库进行不同浏览器之间的兼容操作。

    60830

    Mocha Pro 2022 Plugins for mac(AE达芬奇FusionNukeOFX插件)

    Mocha Pro 2022 for Mac是专业的三维摄像机反求摩卡跟踪插件，同时也是一款视频后期效果制作工具，Mocha Pro 2022下载能够给数字媒体艺术家提供强大的、直观的和创新的追踪解决方案用简化的界面...无限制的跟踪图层和高级AdjustTrack界面可以处理反射，遮挡，噪声，甚至是运动模糊或细节不足的区域。 2、插入选项 mocha Pro的集成插件选项使用主机的媒体引擎提供快速高效的工作流程。...生成干净的印版，节省大量时间。 删除模块是传统克隆和绘制技术的一种惊人的替代方法，可以消除不需要的像素并删除对象。它会自动检测时间干净的帧，以便用很少的用户输入来混合和对齐像素。...5、插入模块 使用逼真的运动模糊或网格扭曲变形渲染精确匹配移动和屏幕插入。 在mocha Pro 2020中将图形渲染到跟踪的屏幕表面，或使用新的插件选项将图形渲染回主机时间轴。...这种独特的工作流程在“两个眼睛视图”上使用平面跟踪分析，以减少手动偏移和繁琐的关键帧工作立体3D旋转扫描，跟踪，3D相机解决和对象移除。

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    Flutter 2.8 的新特性【flutter专题17】

    中进行了， Google Pay 作为一个主流的大型应用程序，代码超过 100 万行，使用它进行测试可以确保这些更改所产生的影响是可以被感知的。...， Flutter 开发人员在进行性能跟踪时遇到了问题。...此外为了创建更少卡顿的动画效果，开发者可能会想要更多关于光栅缓存行为的性能跟踪信息，因为这个行为对于 Flutter 来说是比较昂贵的，可以重复使用的图片进行 blit， 而不是在每一帧上重新绘制它们，...启用这些跟踪功能中的任何一个后，时间轴将包含用于构建的 Widget、布置的渲染对象和绘制渲染对象的新事件（视情况而定）。...如果开发者使用的是 google_maps_flutter 插件或 video_player 插件的 web 版本，或者你已经遵循了 Flutter 团队关于如何优化网络上显示图像的建议，那么您其实已经在使用

    2.4K10

    OpenCV4系统化学习路线图与教程

    HGUI模块(窗口与图形绘制与显示) 03 图像处理基础知识 04 图像卷积操作相关 05 二值图像分析与处理 06 视频分析与对象跟踪 07 特征提取与对象检测 08 深度神经网络DNN模块...41.视频分析-基于颜色的对象跟踪 42.视频分析-移动对象前景与背景分析 43.视频分析-背景消除与前景ROI提取 44.视频分析-对象角点检测 45.视频分析-KLT光流分析 46.视频分析-帧差与三帧差法...47.视频分析-FB稠密光流分析 48.视频分析-均值迁移的移动对象跟踪 49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制 50.特征提取-LBP与HAAR特征 51.特征提取-ORB Fast特征 52...71.对象检测-人脸检测 72.对象检测-二维码检测 73.深度神经网络-获取网络各层信息 74.深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类 75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置 76.深度神经网络...-使用SSD对象检测模型实现对象检测 77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测 78.深度神经网络-基于残差网络的人脸检测 79.深度神经网络-视频实时人脸检测 80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow

    1.9K10

    利用人工智能系统跟踪候鸟

    全球每年有数以千万计的鸟类在冬季迁徙。美国国家气象局利用159个陆基雷达对天空进行扫描，这些雷达每4到10分钟发射一次微波脉冲，并根据雷达反馈的数据计算它们的位置。...人工智能极大的提升了计算机模仿人类的能力，使其能够完成图像、视频和音频的识别任务。”...（与RGB图像不同，雷达数据是在三维极坐标网格上收集的）在编写训练语料库时，他们使用了从双极化（即水平极化和垂直极化）雷达数据获得的噪声标签，避免了大量的人工注释工作。...根据美国WSR‐88D气象雷达网络历史和近期数据进行测试时，该系统在识别生物方面的准确率至少为95.9%，研究团队使用该系统绘制了美国过去24年鸟类迁徙的地图。 ?...另外，总部位于圣克鲁斯的Conservation Metrics正在利用机器学习来跟踪非洲草原大象。 相信今后在动物保护方面人工智能会发挥越来越大的作用，小动物们与人类的生活也会越来越融洽。

    74320

    【AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向

    由于CNN非常强大的非线性表征能力，可以对每一个区域进行很好的特征表达，CNN最后的输出，使用多个分类器进行分类判断。...在图像处理中，研究者往往只对图像中的某些区域感兴趣，在此基础上才有可能对目标进行更深层次的处理与分析，包括对象的数学模型表示、几何形状参数提取、统计特征提取、目标识别等。...有采用一系列的人脸作为基，将人脸用这些基进行线性组合的方法，即Morphable models方法。...我们所处的三维空间，每一点(x,y,z)，实际上都是由三维空间三个方向的基量，(1,0,0)，(0,1,0)，(0,0,1)加权相加所得，只是权重分别为x,y,z。 转换到三维空间，道理也一样。...每一个三维的人脸，可以由一个数据库中的所有人脸组成的基向量空间中进行表示，而求解任意三维人脸的模型，实际上等价于求解各个基向量的系数的问题。

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    【AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向

    由于CNN非常强大的非线性表征能力，可以对每一个区域进行很好的特征表达，CNN最后的输出，使用多个分类器进行分类判断。...在图像处理中，研究者往往只对图像中的某些区域感兴趣，在此基础上才有可能对目标进行更深层次的处理与分析，包括对象的数学模型表示、几何形状参数提取、统计特征提取、目标识别等。...有采用一系列的人脸作为基，将人脸用这些基进行线性组合的方法，即Morphable models方法。...我们所处的三维空间，每一点(x,y,z)，实际上都是由三维空间三个方向的基量，(1,0,0)，(0,1,0)，(0,0,1)加权相加所得，只是权重分别为x,y,z。 转换到三维空间，道理也一样。...每一个三维的人脸，可以由一个数据库中的所有人脸组成的基向量空间中进行表示，而求解任意三维人脸的模型，实际上等价于求解各个基向量的系数的问题。

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    OpenCV4最全系统化学习路线图与教程！

    、HGUI模块(窗口与图形绘制与显示) 03、图像处理基础知识 04、图像卷积操作相关 05、二值图像分析与处理 06、视频分析与对象跟踪 07、特征提取与对象检测 08、深度神经网络DNN模块 同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析...41.视频分析-基于颜色的对象跟踪 42.视频分析-移动对象前景与背景分析 43.视频分析-背景消除与前景ROI提取 44.视频分析-对象角点检测 45.视频分析-KLT光流分析 46.视频分析-帧差与三帧差法...47.视频分析-FB稠密光流分析 48.视频分析-均值迁移的移动对象跟踪 49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制 50.特征提取-LBP与HAAR特征 51.特征提取-ORB Fast特征 52...71.对象检测-人脸检测 72.对象检测-二维码检测 73.深度神经网络-获取网络各层信息 74.深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类 75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置 76.深度神经网络...-使用SSD对象检测模型实现对象检测 77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测 78.深度神经网络-基于残差网络的人脸检测 79.深度神经网络-视频实时人脸检测 80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow

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