像素（Pixel）的概念对应到 3D 空间中就是体素（Voxel），使用离散的基本单位来表示 3D 空间中的物体，最直白的理解就是一个个小方块，“我的世界”就是一款非常著名的体素游戏。...这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列，今天要介绍的体素编辑器 Goxel 就是一款用来创作 3D 体素艺术作品的编辑器。...撤销重做部分（左边三个按钮）包含了：撤销、重做、清空当前层 三个功能按钮，提供笔刷历史控制，可以以单次左键按下滑动操作为单位的撤销与重做。第三个按钮提供了清空当前图层所有体素的功能。...： 工具栏分页，点击后会弹出具体的工具列表，包括笔刷，平面蒙板，模糊选择，颜色拾取，程序化生成等工具 色板分页，点击后会弹出常用的预设颜色列表 图层管理页，非常类似 Photoshop 中的图层概念，可以在各个图层中单独绘制体素...五、最后 曾在各种视频内容中看到过作者在 MC 中创造各种美丽的景观，实现各种有趣的想法，现在使用这款编辑器亦可做到相同的事情，加上编辑器内提供的各种操作工具，能够使创作者们更加方便快捷地去绘制添加体素
3D 场景，从而实现以任意的相机位置和朝向作为输入，通过训练渲染出新的场景视角。...NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground...在经过神经网络训练后得到对应位置的RGB和体密度，但是当用实际中用一个相机去对这个场景拍摄时，所得到的2D 图像上的一个像素实际上对应了一条从相机出发的光线上的所有连续空间点的颜色积分，这就需要用到体素渲染算法得到这条射线上所有点的最终渲染颜色...将ϜΘ重写成由两组函数组成：ϜΘ = Ϝ′Θ ∘ γ，其中Ϝ′Θ仍为常规MLP网络，需要通过训练学习得到，而γ用于将输入映射到高维空间中，论文中使用的是R→R^2L的正余弦周期函数的形式： 在实验中对位置和视角信息使用不同的参数...多层级体素采样 NeRF的渲染策略是对相机出发的每条射线都进行N个采样点的求和计算，但渲染效率较低，因为大量对渲染没有贡献的空的或者被遮挡的区域仍在采样计算，因此作者提出一种“coarse to fine
简介 和传统多视图立体几何算法相比，学习模型的方法能够编码3D形状空间中的丰富先验信息，这有助于解决输入的模糊性。生成模型的方法在高分辨率的图像上已经取得了很好的效果，但是还没有复制到3D领域。...相关工作 现有的基于学习的三维重建工作可以根据输出表示的不同分为基于体素的、基于点的和基于网格的三种。 基于体素：由于其简单性，体素是鉴别和生成3D任务最常用的表示。...然而，与占用表示相比，这种表示通常更难学习，因为网络必须推断出3D空间中的距离函数，而不是仅仅将体素分类为已占用或未占用。而且，这种表示方法的分辨率仍然受到内存的限制。...然后确定所有的体素已经占领和未占领的角落，并标记(淡红色)，细分为4个亚体素。接下来，评估所有由细分引入的新网格点(空圆)。重复前两个步骤，直到达到所需的输出分辨率。...连续表示(右)和不同分辨率下的体素化(左)的定性比较 ? 上图显示了连续表示(纯橙色线)和网格体素化(蓝线)的IoU，以及两个表示(虚线)所需的每个模型的参数数量。 ?
例如，车辆上的体素标注为（“已占用”、“车辆”），自由空间中的体素则标注为（“空”、“无”）。注意，3D占用预测框架还支持额外的属性作为输出，例如实例ID和运动向量；作者把它们作为未来的工作。...然后，3D体素通过交叉注意力操作将聚集的2D图像特征queries到3D空间中。作者的方法涉及使用金字塔体素编码器，该编码器通过增量标注选择和空间交叉注意力以从粗到细的方式逐步改进体素特征表示。...考虑到场景中大多数3D体素网格都是空的，作者提出了一种增量标注选择策略，该策略在交叉注意力计算中选择性地选择前景和不确定的体素标注。这种策略能够在不牺牲精度的情况下实现快速高效的计算。...在作者的方法中，选择K个最不确定的体素标注用于后续的特征细化。有三种方法可以定义K个最不确定的体素：概率接近0.5的体素，得分最高的K个非空体素，或具有特定百分比的两种体素的组合。...这是因为作者在不压缩高度的情况下捕捉3D体素空间中的特征，这将保留目标的详细几何结构。结果表明了作者的从粗到细体素编码器的有效性。
人类在大脑中使用视网膜上的图像来模拟3D世界，机器也可以通过在2D图像背后显式地建模3D世界来更智能地工作。从3D世界生成图像的过程叫做渲染，这在计算机视觉里面非常重要。...哪种3D表示方法是最适合建模3D世界？通常有体素、点云和多边形网格。体素难以生成高质量的体素，因为他们是在三维空间有规律地进行采样，并且记忆效率比较低。...在向后传递的过程中，首先检查是否绘制了交叉点Iij、Iaij和Ibij，如果它们被不包括Vi的表面遮挡，则不流动梯度。 4.纹理：纹理可以映射到面上。...同时使用正则化器来降低噪声，设P表示图像R中所有相邻像素对的一组颜色： ? 3D DeepDream：设f(x)为输出图像x特征图的函数。...第一列：输入图像；第二至第四列：网格重建；第五至第七列：体素重建。 ? 通过体素IoU测量重建精度，越高越好。可以看到基于网格的方法在13个类别中有10个类别的性能优于基于体素的方法。 ?
地图示例如下： 点、线、流GL图如下： 2. matplotlib 支持以下图表： 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图 绘制 3D 轮廓（水平）曲线 使用...extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建 2D 数据的 3D 直方图 参数曲线...洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D 折线图 3D 箭袋图 旋转 3D 绘图 3D散点图 3D 茎 3D...图作为子图 3D 表面（颜色图） 3D表面（纯色） 3D表面（棋盘） 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释 三角形 3D 等高线图 三角形 3D 填充等高线图 三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图...numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转 3D 线框图 一个方向的 3D 线框图 matplotlib.org
在硬件资源有限的情况下，由于低分辨率的体素化和主动的向下采样点云，现有的3D感知模型不能很好地识别小实例(如行人、自行车)。...因此，本文提出了稀疏点体素卷积（Sparse Point-Voxel Convolution，SPVConv），这是一种轻量级的3D网络，装备了基于点的高分辨率分支的原始稀疏卷积。...为了探索高效的3D模型的范围，我们首先基于SPVConv定义了一个灵活的架构设计空间，然后提出了3D神经网络架构搜索(3D-NAS)，从而可以有效地搜索多样的设计空间中最优的网络架构。...与MinkowskiNet相比，在减少8倍计算量和加速3倍的情况下，实现了更高的精度。最后，将本文方法迁移到3D目标检测，在KITTI的单阶段检测基线上取得了一致的改进。 主要框架及实验结果 ? ?...声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。 点个“在看”，让我知道你的爱
为了在人工智能系统中实现这种能力，论文提出了VoxFromer，一个基于Transformer的语义场景补全(SSC，Semantic Scene Completion)框架，可以仅从二维图像中预测空间中的体素占据和类别信息...一旦获得稀疏查询集，VoxFromer采用一个带掩膜的自编码器设计，通过自注意力将信息传播到所有的体素中。...然而，这样的投影不可避免地会将可见区域的2D特征分配给空的或被遮挡的体素。例如，被汽车遮挡的空体素仍将获得汽车的视觉特征。...Deformable cross-attention 对于3D空间中每个proposed query，通过投影矩阵得到在的输入的连续帧 \mathcal{V}_t 中的位置，对连续帧这些位置的特征进行加权和...表4 Ablation study for query proposal 上表可以看出： 密集查询（在第二阶段中使用所有体素查询）消耗了大量内存且比占用查询效果更差 随机查询效果不稳定，与占用查询有较大差距
人类可以通过用眼观察、用手交互而获取这种知识。在计算机视觉中，因为物体的形状不是任意的，这让我们可以将一种或多种物体类别的所有可能形状描述为一个低维形状空间，这可以从大量样本形状的集合中习得。...（CNN）来预测物体在 3D 空间中的形状。...这种 3D 输出的体积形状可以被细分为体积元素，即体素（voxel），并且每个体素都被安排了是否被占据或为空——即分别表示该物体的内部和外部。...通过迭代这个精细化过程，我们可以分层地预测出高分辨率的体素网格（见下图）。有关该方法的更多细节请参阅我们的论文。 ? 实验 我们的实验主要是在合成的 ShapeNet 数据集上完成的。...LR hard 使用了体素的二元分配。如果至少有一个对应的高分辨率体素被占据，那么所有体素都会被标记为占据。LR soft 则使用了分数分配，反映了其占据的体素在对应高分辨率体素中所占的百分比。
在分组阶段，所有点pi根据它们的3D坐标会被分配给体素Vj。鉴于存在一个体素包含的点数可能多于O个的情况，采样阶段会从体素中随机子采样O个点。...在固定体素化过程中，构建了一个固定的缓冲区大小，但是在点和体素丢失的时候也会丢失一定的信息。 动态体素化：在动态体素化中，点到体素的分配策略类似于固定体素化的分组阶段，其中所有点都分配给体素。...点到体素的双向关系表示如下： FV (pi)是将每个点 pi 分配给体素 vj 的映射函数 FP (vj)是在体素 vj 内收集 pi点的映射函数 混合比例体素化：与动态体素化类似，3D空间中非零体素的最大数量...在某些论文中，体素的高度对于所有比例都是固定的。...点到体素映射通过一个索引ci确定，公式如下： 前文提到的固定体素化、动态体素化和混合比例体素化都是根据3D坐标将点分配给体素，在空间域中来变换LiDAR点云。
与将 2D 特征反投影到 3D 空间的 LSS[14] 不同，我们选择将每个体素投影到相应图像像素的映射方法，后者能够为有界空间内的所有体素建立起完整的特征映射。...此外，我们通过计算同一空间体素对应左右图像上 2D 特征之间的相关性可以隐式地将深度信息编码为 3D 体素特征的权重。...3.2 占用感知的深度蒸馏模块 V_D为了在将 2D 图像特征转换为 3D 体素特征时引入空间占用的先验信息，本项工作提出了占用深度感知(OAD)模块，通过预测的深度信息显式地引入到空间占用先验信息。...V_{occ}受到优秀的 3D 物体检测工作[15-16]的启发，OAD 模块使用预测的深度信息来估计体素特征空间中物体存在的先验概率。然后使用此概率信息来改善体素特征的空间信息。...特别地是，OccDepth 在所有场景体素类别分类上都优于当前基于纯视觉推理的方法。
其中基于点云的方法在三维对象检测中占主导地位，根据点云表示方法的深度学习，可以进一步分为基于多视图、基于体素、基于点和基于点体素的方法，如今，基于多模态融合的方法越来越流行，但利用不同传感器（即图像和点云...人们相信基于体素的方法在计算上是有效的，但由于离散化过程中的信息丢失，导致细粒度定位精度降低。 基于点云的方法。...基于点云3D目标检测方法的发展：1）体素网格，2）点云，3）点云+体素混合。 3 基于多模态融合的方法 目前，用于自动驾驶的三维目标检测在很大程度上依赖于激光雷达提供信息丰富的周围信息。...对比实验 对于每种最先进的方法，中等难度的汽车类别在2D、3D和BEV目标检测方面的表现。2D对象检测绘制为蓝色三角形，BEV对象检测绘制为绿色圆圈，3D对象检测绘制为红色正方形。...此外，我们从表示深度学习的角度将基于点云的方法分为基于多视图、基于体素、基于点和基于点体素的方法，还提供了常用的度量标准、自动驾驶环境下3D对象检测的发展、最新技术的全面比较，以及正在展示的有见地的观察结果
三维体素化点云表示法 分别沿X，Y，Z轴绘制一个范围为H，W，D的三维空间。每个体素的大小分别为h，w，d。第（i，j，k）个体素表示三维体素空间。体素的表达式如下： ?...基于三维体素化的表示法的优点是： （i）生成的体素与自然的层次结构相关联，所有体素具有统一的空间大小； （ii）可以使用现成的工具，如三维卷积来分析数据； 但是，缺点是： （i）它没有考虑有序三维点云的特定属性...； （ii）通常导致一个非常稀疏的表示，其中大多数体素是空的； （iii）涉及到分辨率和内存之间的权衡问题。...基于鸟瞰视图（BEV）的表示方法是一种通过忽略高度的方式来实现三维体素化的特例。它将3D体素投影到BEV图像；见图。 ? 鸟瞰图的表示方法 分别沿X，Y轴绘制一个范围为H，W的三维空间。...K-最近邻图是两个节点通过边连接的图，当它们的欧氏距离在从一个3D点到所有其它3D点的第K个最小欧氏距离中时。最近邻图是当两个节点的欧氏距离小于给定的阈值时，两个节点通过一条边相连的图。
这些系数被 interpolated，以在空间中连续建模完整的全光函数。为了在单个 GPU 上实现高分辨率，研究者修剪了空体素，并遵循从粗到细的优化策略。...虽然核心模型是一个有界体素网格，但他们可以通过两种方法来建模无界场景：1）使用标准化设备坐标（用于 forward-facing 场景）；用多球体图像围绕网格来编码背景（用于 360° 场景）。 ...实验结果表明，神经辐射场的关键要素不是神经网络，而是可微分的体素渲染器。 框架概览 Plenoxel 是一个稀疏体素网格，其中每个被占用的体素角存储一个标量不透明度σ和每个颜色通道的球谐系数向量。...任意位置和观察方向上的不透明度和颜色是通过对存储在相邻体素上的值进行三线性插值并在适当的观察方向上评估球谐系数来确定的。...给定一组物体或场景的图像，研究者在每个体素处用密度和球谐系数重建一个：（a）稀疏体素（Plenoxel）网格。为了渲染光线，他们（b）通过邻近体素系数的三线性插值计算每个样本点的颜色和不透明度。
文本通过探索，将深度学习扩展到了单个 2D 图像的 3D 重建任务中，并成功实现了这一应用。 近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等 2D 图像任务方面的表现都很出色。...栅格化形式（体素网格）：可以直接应用 CNN ? 每个蓝色的盒子表示单个体素，大部分体素都是空的。 体素是体积像素（volumetric pixel）的简称，它直接将空间网格像素拓展为体积网格体素。...每一个体素的局部性共同定义了该体积数据独一无二的结构，因此 ConvNet 的局部性假设在立体形式中仍然成立。 ? 体素表征密度低 但这种表征既稀疏又浪费。有用体素的密度会随着分辨率的增加而降低。...椅子的点云表征 多边形网格：是三维空间中定义对象表面的顶点、边和面的集合。它可以在相当紧凑的表征中捕获粒度细节。 点云：3D 坐标（x，y，z）中点的集合，这些点一起形成了与 3D 对象形状类似的云。...最终结果：从单个 RGB 图像→3D 点云 ? 有了详细的点云表征，就可以用 MeshLab 将单个 RGB 图像转换为其它表征，比如与 3D 打印机兼容的体素或多边形网格。
由于点云是不规则且无序的，因此从3D空间中的所有对（all-pairs）场中有效提取特征十分具有挑战性，其中所有对相关性在场景流估计中起着重要作用。...但考虑到点云的不规则性，在3D空间构建结构化的all-pairs相关场仍然十分困难，为了解决这些问题，作者提出了点体素相关性场，以多尺度方式对目标点云进行体素化以构建金字塔相关体素，这些场融合了基于点和基于体素的相关性的优点...此外，作者还通过构建以该源点为中心的体素来模拟全局的远程交互。 核心方法： 为了构建所有点对场，设计一个可以同时捕获局部和全局关系的相关量是很重要的。这里主要解释如何在点云上构建点体素相关场。...每次迭代都将以下变量作为输入：(a)相关特征，(b)当前流估计，(c)前一次迭代的隐藏状态，(d)上下文特征。 （4）流细化。设计这个流程细化模块的目的是使场景流预测f在3D空间中更加平滑。...体素分支的相关场在第二行和第三行。体素分支仅提供目标点的粗略位置（在中心子立方体处），而点分支可以通过计算局部区域内所有相邻点的相关分数从而实现目标点的准确定位。
3D体素的规则性有助于搜索附近的体素特征，而其粗粒度牺牲了检测精度，特别是对于小目标。 此外， Part-A^2 将上采样的3D体素点作为过渡关键点，以缓解体素粒度过粗的问题。...PV-RCNN首先集成了基于点和体素的特征学习方案，其中，作为中间关键点的一小组原始点用多尺度3D体素特征来丰富，并且通过RoI网格池化提取3D RoI特征以进行框的细化。...3、准备工作 3.1、回顾 当前最先进的两阶段3D目标检测方法如图1所示，通常使用基于点体素的特征学习方案来生成基于BEV的3D Proposals，然后在3D空间中进行点级框细化。...Voxel RCNN将稀疏但规则的三维体视为一组非空体素中心点，并利用加速的PointNet模块在精度和效率之间实现新的平衡。...最后，通过3×3卷积层以相同的空间分辨率合并语义更强的密集映射和空间更精确的稀疏体，构建密集池化映射。 横向连接层略微偏离了原始FPN中的逐元素相加方式，因为稀疏体积可能非常稀疏，大部分为空点。
该方法在死后和体内数据集显示了高可靠性。将所有死后大脑配准到MNI-Colin27和ICBM152casym标准空间大脑中，3d重建数据集和模板的折叠模式和形状相似(图S3)。...这些所有的图像都被配准至前文所述的两个标准空间的脑图上，使用所有23个大脑配准后的图像创建基于体素的概率图谱，然后映射至皮层系统，通过将概率值投影到皮层表面上，一个基于表面的细胞结构表征的皮层脑图被计算出来...数值范围为0.0到1.0，以表明该体素中某个区域或皮下核团被定位的概率(0%到100%重叠)，并提供一个测量区域从大脑到大脑在定位和范围上的变化，即inter-subject可变性。...概率地图相互重叠，即参考空间中的体素通常可以被标记到多个区域，每个区域都有明确定义的概率，总和达到100%(图S6)。...研究发现，约50%的体素与单个区域/核团相关，35%与两个相关，15%与三个或更多相关。 ?
我们基于CNN设计了体素和像素分支，以在表示为网格的体素/像素上执行卷积，并集成了额外的点分支，以在体素化过程中丢失的信息。我们通过在概率PnP求解器上直接施加监督来端到端地训练我们的框架。...• 提出将3D元素表示为体素和点的组合，以克服点云和像素之间的模态差距，其中设计了一个三元网络来学习体素点到像素的匹配。...我们将2D模式表示为像素特征，将3D模式表示为体素和点特征的组合，分别使用自适应加权损失来学习独特的2D-3D跨模态模式。(b) 我们使用跨模态特征融合检测2D/3D空间中的交集区域。...2D-3D特征匹配 将3D元素表示为voxels和points的组合。 引入一种新方法，通过将它们映射到共享的潜在空间中，匹配2D和3D特征。...结果如表3，显示了全模型在所有变体中表现最佳，证明了每个设计在框架中的有效性。特别是，相较于去掉点云分支，体素分支在框架中扮演更重要的角色，表明体素模态更适合学习图像到点云的配准。
TF 3D 库中使用 3D 子流形稀疏 U-Net 架构来提取每个体素（voxel）的特征。通过令网络提取稀疏和细微特征并结合它们以做出预测，U-Net 架构已被证实非常有效。...TF 3D 中使用的 3D 实例分割算法基于谷歌之前基于深度度量学习的 2D 图像分割。模型预测每体素的实例嵌入向量和每体素的语义分数。...实例嵌入向量将这些体素嵌入至一个嵌入空间，在此空间中，属于同一物体实例的体素紧密靠拢，而属于不同物体的体素彼此远离。...在这种情况下，输入的是点云而不是图像，并且使用了 3D 稀疏网络而不是 2D 图像网络。在推理时，贪婪算法每次选择一个实例种子，并利用体素嵌入之间的距离将它们分组为片段。...在推理时使用 box proposal 机制，将成千上万个每体素 box 预测缩减为数个准确的 box 建议；在训练时将 box 预测和分类损失应用于每体素预测。
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