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在Nebula3中加载自定义模型的思路

之前看了下WOW的地形组织方式, 一直在想怎么把它加进来 模模糊糊地感觉到, 它应该是把Model当成了最基本的渲染单位 地形是不是也需要包装成模型呢?...嗯, 虽说地形也是一种特殊的模型, 但它的管理方式相对来说太过于特殊了, 不知道还能不能跟模型走一条管线. 先看看植被是怎么组织的: ?...那么, 反过就是InternalModelEntity的自定义构造流程: 1. 把顶点数据加载到内存, 利用MemoryVertexBufferLoader创建出VertexBuffer....创建ShapeNode, 利用MemoryMeshLoader加载1中的数据到实例中, 同时设置shader和相应参数(纹理也是shader 参数的一种, 渲染状态是包含在fx中的, 所以也属于shader...知道了这些, 写个自定义模型格式的ModelLoader就很容易了, 嘿嘿 不知道把Terrain Tile当成ModelEntity可不可行, 这样的话连摄像机裁剪都省了-_-.

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在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...我们首先创建一个自定义度量类。虽然还有更多的步骤，它们在参考的jupyter笔记本中有所体现，但重要的是实现API并与Keras 训练和测试工作流程的其余部分集成在一起。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...在混淆矩阵中，真实类在y轴上，预测类在x轴上。我们看到，shirt(6)，被错误标记为t-shirt(0)，pullovers(2)和coats (4)。

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重点已划好！OpenMMLab 9 月动态一览

，支持在模型训练同时保存可视化结果 MMHuman3D 主分支 v0.10.0 支持调用本地摄像头实时渲染 MMAction2 新分支 v1.0.0rc1 支持了 Video Swin Transformer...目前 MMEditing 包含了 四大基础生成模型，六大视觉任务，共计 42 种算法，168 个模型参数，26 种损失函数，20 种评价指标。欢迎大家给我们提出反馈意见！...config 配置自动学习率 更新数据集可视化脚本 更新 SUN RGB-D 数据集和自定义数据集的文档 在 detectors 中 将 ‘convert_to_datasample’ 改名为 ‘add_pred_to_datasample...MMPose 1.0 中的支持 代码改进 在 config 文件夹中增加了模型浏览导引页面，方便寻找和比较不同模型 优化了部分配置文件的格式 Bug 修复 修复了 MMEngine 依赖版本问题 修复了...acc 导致报错的问题 修复了 Dark 解码中的一个 bug 修复了可视化中的 bug 修复了模型 flops 计算中的一个 bug 更多详细内容请见： https://github.com/open-mmlab

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图扑数字孪生 3D 风电场，智慧风电之海上风电

并在路径中展示风机设备信息及集控中心信息，为用户呈现风电场整体风貌。海面效果场景通过算法将自定义材质绘制成独具拟态化的水面效果和动态化的天空球效果。根据水面纹理和水面波动信息，模拟水面效果。...视频监控预警可视化传统的视频监控都是集成在自身的视频监控系统之中，通过文字命名的方式来区别摄像头，这种方式容易导致一系列问题：视频分散、孤立、视角不完整、对硬件的位置不明确等。...通过 HT 打造的三维可视化系统支持根据现场摄像头实际点位，接入所对应的摄像头视频画面，实现场景还原。通过三维场景对升压站上的摄像头位置分布一目了然。...形成总体施工进度可视化、风机与海缆进度可视化。并辅以施工计划，包含时间、施工对象、船舶数与人数。便于分析施工过程中的各项指标，业务人员无须到现场即可通过平台进行各方协调统筹。...实现巡视机器人当前状态数据展示，巡检摄像头实时监控信息实时回传，并通过 HT 引擎显示在可视化平台，运维人员和值班人员即可通过手机或者移动终端调看各个主变室应用工况。

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ICCV2021｜STMN：双记忆网络提升视频行人ReID性能

在模型的测试阶段，将训练时存储好的记忆模块作为查找表（look-up tables），帮助网络在空间层面对特征干扰项进行抑制，在时间层面通过记忆向量对特征进行增强。...2.3 损失函数 整体框架的损失函数有两部分联合构成，分别是记忆传播损失和身份识别损失，整体损失函数的公式如下： 由于在训练过程中，除了行人的身份标签之外，没有使用其他额外的监督信号，因此在初始阶段，...记忆模块中的key向量并不清楚应该如何与输入的行人特征进行匹配，在这种情况下，模型可能会单一的选择其中一个记忆向量，而忽略了其他向量的更新，如下图所示： 为了解决这个问题，作者提出了如下的记忆传播损失...： 该损失通过在两个记忆模块的匹配概率矩阵中设置一个最大最小值的差距阈值，来强制网络在训练期间访问和更新所有的记忆向量，避免出现上图左侧中只更新中间向量的情况。...对于时间记忆模块，作者也可视化了一部分具有相同匹配key的输入序列，如下图所示，可以观察到每个key检索到的序列具有相似的时序模式，如下图左侧的序列中，行人都是在序列的末尾消失，在右侧的序列中，行人的外观在整个序列中都非常相似

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快7倍 | SpirDet基于降采样正交重参化+稀疏解码器有效减少延迟，同时提升小目标检测精度

它将重参化模块融入到DO-RepEncoder中，在保持模型容量的同时，大幅提升了模型推理速度。 提出了一种双分支稀疏解码器（DBSD），包括快速分支和慢速分支。...这种方法引导的计算部分解决了在红外小目标检测中经常遇到的前景和背景类别之间的重要不平衡问题。 在本节中，作者介绍了双分支稀疏解码器（DBSD），它融合了快速分支和慢速分支。...\tag{5} 多分支设计在训练过程中增强了模型的总体能力。...正交性正则化损失 \mathcal{L}_{orth} ，它作为在降采样正交性中的正则化项。...图9可视化了在目标周围的离散特征，这些特征是从经过K（K=4）个并行下采样卷积处理后的特征图 X_{2} 中提取的。可视化结果突出了两个关键观察点。

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谷歌自锤Attention is all you need：纯注意力并没那么有用，Transformer组件很重要

注意力机制最初旨在更好地学习长程序列知识，在 Transformer 网络中得到了有效使用。...路径分解 在分析过程中，研究者提出了一种新的路径分解方式来研究自注意力网络。他们将 SAN 分解为弱耦合路径的线性组合，每一条「路径」对应一个深度单头 SAN。 ?...直观来看，我们可以将原始网络中每一层的自注意力头看作不同的 gateway，一条路径遵循一系列 gateway 选择，每层一个 gateway（参见图 1）。...可视化不同架构的偏差 为了实验验证 Transformer 架构不同组件的归纳偏置，研究者探索了循环使用单层 Transformer 来预测简单 2D 环状序列的行为。...研究者训练网络直到它能够以接近 0 的损失记住环状轨迹上的下一步。下图 3 展示了模型在推断时预测的轨迹： ?

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谷歌自锤Attention is all you need：纯注意力并没那么有用，Transformer组件很重要

注意力机制最初旨在更好地学习长程序列知识，在 Transformer 网络中得到了有效使用。...路径分解 在分析过程中，研究者提出了一种新的路径分解方式来研究自注意力网络。他们将 SAN 分解为弱耦合路径的线性组合，每一条「路径」对应一个深度单头 SAN。...直观来看，我们可以将原始网络中每一层的自注意力头看作不同的 gateway，一条路径遵循一系列 gateway 选择，每层一个 gateway（参见图 1）。...可视化不同架构的偏差 为了实验验证 Transformer 架构不同组件的归纳偏置，研究者探索了循环使用单层 Transformer 来预测简单 2D 环状序列的行为。...下图 3 展示了模型在推断时预测的轨迹： 路径的有效性 SAN 可被视作多个不同长度（从 0 到 L）路径的集成，每一个路径包含不同的自注意力头序列。

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如何构建PyTorch项目

此外，如果模型支持在一个模型中组合多个网络（例如GAN或原始R-CNN的情况），那就太好了。...该框架还应该具有足够的灵活性以允许进行复杂的可视化（这是在数据科学中的核心信念之一，即可视化使一切变得更加容易，尤其是在计算机视觉任务的情况下）。...损失的文件夹可以包含附加的功能损失或验证指标。如果项目不需要任何自定义损失函数，则可能不需要此文件夹。该机型的文件夹是最重要的：它包含实际的模型。该优化的文件夹包括自定义优化程序的代码。...具体来说，需要提供损失名称和网络名称以及BaseModel类的优化程序，以了解如何训练模型。在提供的代码中，包括2D细分模型的示例以及示例数据集，以供了解应如何使用框架。...为自己的模型实施此操作应该很容易。 可视化 ? utils文件夹中的文件 可视化可以在Visualizer类中找到。此类负责将损失信息打印到终端，并使用visdom库可视化各种结果。

1.8K31

3D电影化照片背后的技术揭秘

在 Pixel 手机中，视图来自两个摄像头或双像素（dual-pixel）传感器。...所以，我们创建了自己的数据集来训练单目深度模型，使用了自制的5个摄像头装备拍摄的照片以及另一个在 Pixel 4上拍摄的肖像照片数据集。...因此，我们可以通过在训练过程中使用比例和偏移不变（scale-and-shift-invariant）损失来组合数据集，然后在推理过程中对模型输出进行归一化（normalize）。...一旦相机远离“正面”视图，具有较大深度差异的网格部分就变得更加显眼(红色可视化)。在这些区域，照片看起来被拉伸了，我们称之为“有弹性的 artifact”。...我们利用人体姿态网络中的填充分割 mask 将图像分成三个不同的区域: 头部、身体和背景。在将最终损失作为归一化（normalized）损失的加权和计算之前，在每个区域内对损失函数进行归一化。

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告别传统机房：3D 机房数据可视化实现智能化与VR技术的新碰撞

3D 机房场景和 2D 控制面板的结合，打造出一套机房数据中心可视化系统的解决方案。 项目预览地址：基于 HTML5 的 WebGL 自定义 3D 摄像头监控模型 1、整体场景-摄像头效果图 ?...目前，在监控行业中，海康、大华等做监控行业领导者可基于这样的方式规划公共场所园区等的摄像头规划安放布局，可以通过海康、大华等摄像头品牌的摄像头参数，调整系统中摄像头模型的可视范围，监控方向等，更方便的让人们直观的了解摄像头的监控区域...系统效果实现 一、摄像头模型及场景 项目中使用的摄像头模型是通过 3dMax 建模生成的，该建模工具可以导出 obj 与 mtl 文件，在 HT 中可以通过解析 obj 与 mtl 文件来生成 3d 场景中的摄像头模型...HT 中通过 ht.Default.setShape3dModel(name, model) 函数，可注册自定义 3D 模型，摄像头前方生成的锥体便是通过该方法生成。...我将当前摄像头的 tag 标签值作为模型的名称，tag 标签在 HT 中用于唯一标识一个图元，用户可以自定义 tag 的值。

1.1K10

行人搜索也可以Anchor-Free？这篇CVPR 2021论文给出了答案

在检测方面，本文直接采用FCOS中的检测头（Detection Head），因为该策略已经足够满足行人搜索任务的需求。...尺度不对齐 原始FCOS模型采用不同层次的特征来检测各种不同大小的目标，极大地提升了目标检测的性能。然而，在ReID任务中，不同层次输出的特征会导致不同尺度行人的特征不匹配问题。...具体而言，在所提出的AlignPS网络架构中，将ReID相关的损失（下文会具体介绍）直接加在AFA输出的特征上，随后再将该特征送入检测头并对检测分支进行训练。...可以看到，在侧边通道和自顶向下通道均引入可变形卷积能够获得最好的搜索精度。 ? 图5 可变形卷积可视化结果 另外，可变形卷积所学习到的采样位置也在图5中可视化了出来。...由于本文采用Anchor-Free检测器，因此AlignPS在保证性能的同时也具有更快的运行速度，可谓“一箭双雕”！ ?

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Double FCOS: A Two-Stage Model UtilizingFCOS for Vehicle Detection in VariousRemote Sensing Scenes

由于光学图像是从各种成像仪器中收集的，因此可以对多种质量进行可视化。这些图像的颜色、背景和质量各不相同。这些图像中显示了多个比例。...A、FCOS  全卷积一级目标检测（FCOS）是一种流行的无锚检测模型。包含三个分支，如分类、中心和回归分支。图4显示了FCOS的结构。在FPN模型的输出上设计了一个特殊的检测头。...在第二个PNSM的分类损失函数中设置了阳性和阴性样本的大比例权重，以加强对阳性样本的监督，从而增加阳性样本在总体样本中的比例。两阶段检测模型中不同的损失函数有利于弱阳性样本的保存，同时消除阴性样本。...TSCM的总损失如下： D、全损函数 双FCOS模型中的总损失函数如下：  5、实验和讨论 尽管提出了各种车辆数据集，但没有这样的数据集覆盖各种场景。...YOLO V5采用了许多增强技巧，如Mosaic、Mixup、CSPNet、双头和SimOTA，提高了硬示例中的检测性能。Double FCOS在大多数车型类别中保持了最佳性能，比一些最新车型更好。

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Tensorflow入门教程（四十五）——SAUNet

在疾病的诊断和预后治疗中，有很多地方需要估计双心室容积。双心室体积估计的最大挑战之一是在收缩末期和舒张末期的左右心室心内膜的分割。在临床环境中，高度依赖人工用于估计心室容积。...目前为止，过去尝试在医学影像分割中的引入形状信息是使用新的损失函数。此外，关于医学成像模型可解释性的著作已经出版。因此，文章的贡献是： （1）、添加处理的辅助图像形状特征流与U-Net是并行的。...建议不要构建新的损失函数，可以在内置在模型中学习形状特征。此外，形状流的输出是形状注意图，可以用于解释。...为了了解模型在这些模块中检测到的具体特征，以减少模型的黑匣子效应，提出了双注意力解码器块，由拼接特征图上的3x3卷积之后的两个新组件组成。...双任务损失由分割损失和形状边界损失构成——分割交叉熵损失，分割dice损失和二值交叉熵形状边界损失加权系数和。 3、实验设置与结果对比 3.1、训练数据采用的是SUN09和AC17分割数据集。

1.3K10

可视化和大规模实验给出了答案

； 2）从实验中，研究 MIM 和有监督模型在不同类型的任务中的表现，发现 MIM 模型在具有弱语义的几何和运动任务中表现出色。...注意力头的多样性：上图展示了不同模型在每一层中的不同注意力头（Attention Head）关注的像素是否相同。在 MIM 模型中，对所有层，不同的注意力头均倾向于关注不同的像素，即 KL 散度较大。...但是对于有监督模型来说，注意力头的多样性随着层数变深而减少，最后三层的多样性已经非常小了。对比学习模型和有监督模型的表现依然极其相似。 直观理解，注意力头多样性的损失一般会影响模型的表达能力。...这也进一步验证了注意力头多样性的损失会一定程度上损害下游任务的性能。...为了进一步理解此过程，上图中展示了在训练过程中物体分类和定位的损失函数的变化情况，可以发现 MIM 模型可帮助定位任务更快地收敛，而有监督模型则由于 COCO 的类别被 ImageNet 完全覆盖而对物体分类任务帮助更大

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单摄像头+深度学习实现伪激光雷达，代码已开源

目前有一些利用立体视觉从图像中获得深度的方法。 ? 通过立体图像对计算深度图 ? 给定两个摄像头在同一水平位置拍摄的两幅图像，利用计算机视觉算法估计深度信息。...我们也可以使用先进的上采样技术，如双立方（Bi-Cubic ）上采样，lanczos3, lanczos5等。...损失函数 最初，一个模型通过简单的 MAE 或 MSE 损失函数训练，结果并不令人满意。 ?...结构信息是指像素具有强烈的相互依赖性，特别是当它们在空间上相近时。这些依赖关系在视觉场景中承载着关于对象结构的重要信息。SSIM被广泛用作深度学习图像重建任务的一种损失。...结果看起来非常好，可以用于路径规划，我们将在其他的博客文章中讨论。 该模型可以在GTX 1060上实时运行 ！ 虽然，预测的深度图看起来清晰逼真，三维重建看起来仍然有点不稳定。

1.1K30

使用度量学习进行特征嵌入：交叉熵和监督对比损失的效果对比

在实践中，您采用在大型数据集（例如ImageNet）上预先训练的某种模型（例如ResNet，DenseNet，EfficientNet等），并根据您的任务（仅最后一层或整个模型）进行微调）。...也就是说，你取它的输出，并把它们提供给损失函数，以保持模型学习。换句话说，您并不真正关心网络中间发生了什么(例如，来自编码器的特性)。其次，通常你用一些基本的损失函数来训练这些东西，比如交叉熵。 ?...在查看训练循环之前，您应该了解的一件事是要训练哪种模型。这非常简单：编码器（例如ResNet，DenseNet，EffNet等），但没有常规的FC层进行分类。 这里不是分类头，而是投影头。...Supcon一次处理批处理中的所有图像（因此，无需构造对或三元组）。而且批处理中的图像越多，模型学习起来就越容易（因为SupCon具有隐式的正负硬挖掘质量）。第四，你可以在第4步停止。...最重要的是，repo没有验证或可视化，所以你不知道什么时候停止训练。在我的repo中，我修复了所有这些问题，并为稳定的训练增加了更多的技巧。

1.4K20

​【源头活水】ICML 2022 | 共识表征提取和多样性传播的解构联邦学习框架

（Non-iid），这一分布偏差给模型在联邦训练中带来了性能损失，收敛不稳定等一系列问题。...实验结果可视化如图一所示，其表明即使是颜色属性这一原则上不应对数字分类造成影响的属性，当在节点数据分布中存在倾斜时实际上给模型分类准确性和收敛稳定性都带来了巨大的伤害。...联邦学习领域先前的研究将收敛不稳定和性能损失归因为节点间优化方向偏差，具体而言，由于不同节点数据分布差异造成节点模型在优化过程中梯度下降方向不一致，导致了聚合模型优化过程的不稳定，同时也无法最终收敛至全局最优点...在每个过程中，都会冻结一些模型部分的参数，以进行更有针对性的训练。在局部过程中，局部共识表征提取参数被冻结以将特定属性分离到局部特定分支中，节点模型参数为 ，该分支仅在局部进行优化。...2.3 收敛性分析 我们在工作中对所提出的DFL进行了详细的收敛性分析，我们的理论证明了在基于局部特有分支模型梯度有界的前提下，可以保证共识表征提取分支的双阶段全局优化是收敛的。

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天大、南大发布LPSNet：无透镜成像下的人体三维姿态与形状估计 | CVPR 2024

编辑：LRST 【新智元导读】天津大学与南京大学联合团队在CVPR 2024上发表了LPSNet项目，提出了一种端到端的无透镜成像下的3D人体姿态和形状估计框架，通过多尺度无透镜特征解码器和双头辅助监督机制...将MSFDecoder输出的多尺度特征送入人体参数化模型回归器中，通过回归器估计人姿态和形状参数； 3. 作者还提出了一个双头辅助监督机制（DHAS）可以帮助LPSNet提高人体肢体末端的估计精度。...双头辅助监督的损失函数由两部分组成，可表示为: 1. 关键点辅助监督 作者使用基于SimCC[3]的方法来预测姿态关键点。这种方法将关键点定位作为水平和垂直坐标的分类任务。...在训练过程中，作者没有估计实际坐标，而是使用两个向量分表表示和的相关位置信息，同时2D关键点真值转换为同样的两个向量来计算损失。...损失函数的表达式为： 式中KL-Loss为Kullback-Leibler散度损失，和分别为处理后2D关键点真值。 2.

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