WACV2021的一篇文章，将CenterNet的方案用到了旋转物体的检测中，设计了一种精巧的旋转框表达方式，免去了设计anchor麻烦，效果也非常好，而且代码也开源了。
Transform组件用于控制物体的位置，旋转和缩放，这里面涉及两个重点，一个是坐标系，这个包括局部坐标系和世界坐标系的关系，另外一个是父子节点，GameObject的父子节点关系是通过Transform组件来维护的。
(1)阅读实验原理，掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法。 (2)根据示范代码，完成实验作业。
轴心 一般是 3D 物体的几何中心 , 下面通过示例说明 3D 物体的 轴心 概念 ;
本文，就将讲述如何使用纯 CSS 实现类似的交互效果，以及，借助 JavaScript 绑定鼠标事件，快速还原上述效果。
最近插件更新了，很多以前的组件功能被修改了。表示蛋疼。。。 再说一次不要使用最新的Unity版本，尤其5.6，手柄渲染不出来 #Unity 5.5.1,目前官方最新是5.6.0 #SteamVR Plugin 1.2.1（目前是最新）, #VRTK 3.1.0(目前是最新)
1 导读 增强现实(augmentedreality,AR)技术是一种既包括真实世界要素也包括虚拟世界要素的环境,其通过将计算机系统生成的虚拟物体或其他信息叠加到真实场景中,从而实现对
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割（RRSIS），以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络（RMSIN）。RRSIS 旨在根据文本描述实现遥感图像中目标对象的像素级定位。为了解决现有数据集规模和范围的限制，本文构建了一个新的大规模 RRSIS 数据集（RRSIS-D），其中涵盖了多种空间分辨率的图像和具有尺度和角度多样性的分割目标（已公开！）。
根据示范代码1，使用OpenGL平移、旋转、缩放变换函数来改写代码实现所要求的功能。示范代码1的代码运行结果为图1。
最近，有群里在群里发了这么一个非常有意思的卡片 Hover 动效，来源于此网站 -- key-drop，效果如下：
真实物体完整形状的数字化在智能制造、工业检测和反向建模等领域具有重要的应用价值。为了构建刚性对象的完整几何模型，对象必须相对于测量系统（或扫描仪必须相对于对象移动），以获取和集成对象的视图，这不仅使系统配置复杂，而且使整个过程耗时。在这封信中，我们提出了一种高分辨率的实时360°三维(3D)模型重建方法，该方法允许人们手动旋转一个物体，并在扫描过程中看到一个不断更新的三维模型。多视图条纹投影轮廓测量系统从不同的角度获取一个手持物体的高精度深度信息，同时将多个视图实时对齐并合并在一起。我们的系统采用了立体相位展开和自适应深度约束，可以在不增加捕获图案的数量的情况下，稳健地展开密集条纹图像的相位。然后，我们开发了一种有效的从粗到细的配准策略来快速匹配三维表面段。实验结果表明，该方法可以在任意旋转条件下重建复杂物体的高精度完整三维模型，而无需任何仪器辅助和昂贵的预/后处理。
深度学习中，为了提高模型的精度和泛化能力，往往着眼于两个方面：（1）使用更多的数据（2）使用更深更复杂的网络。
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
通过它可以访问原始的鼠标运动（基于指针的相对位移 movementX / movementY），把鼠标事件的目标锁定到一个特定的元素，同时隐藏视图中的指针光标（可通过 ESC 显示），并且可以消除鼠标在一个方向上移动的边界限制。
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如果是之前使用过C4D或者maya的用户，使用Alt+左键进行视角旋转、视角平移shift+Alt+左键 的话，在【编辑】【偏好设置】【输入】【鼠标】勾选【模拟3键鼠标】即可实现。
（1）阅读实验原理，运行示范实验代码，掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法；
旋转框相比矩形框可以更好的拟合物体，同时标注起来比分割要方便的多，使用来自NVIDIA的ODTK可以方便的训练，实施和部署旋转框物体检测模型，同时具备多种扩展功能。
游戏为本人毕业设计，功能实现较为简陋，这里只是简要描述下开发思路，不包含深入的Gameplay框架分析，项目可无缝升级至UE4.26，素材全部来源于虚幻商城与互联网。完整项目下载，提取码：demo 游戏主体逻辑采用蓝图系统实现，支持多平台运行，包含存档功能，进入游戏后玩家可以在预先设置好的摆放位置购买和升级防御塔。游戏共有5波敌人，包括最终的BOSS关卡。在击败BOSS通关后即可进入无尽模式，此时游戏难度会不断提高，直到游戏结束。
论文题目：《Voting-Based Pose Estimation for Robotic Assembly Using a 3D Sensor》
上一节中我们将一辆摩托车的gltf模型加载到了三维场景中，这一节我们来对场景进行优化，使其更符合现实的情况，先看最终效果
现有的旋转目标检测器大多继承自水平检测范式，因为后者已经发展成为一个成熟的领域。 然而，由于当前回归损失设计的局限性，尤其是对于大纵横比的目标，这些检测器难以在高精度检测中突出表现。 本文从水平检测是旋转物体检测的一种特殊情况出发，从旋转与水平检测的关系出发，将旋转回归损失的设计从归纳范式转变为演绎方法。 在动态联合优化过程中，估计的参数会以自适应和协同的方式相互影响，因此如何调节旋转回归损失中的耦合参数是一个关键的挑战。 具体来说，我们首先将旋转的包围框转换为二维高斯分布，然后计算高斯分布之间的Kullback-Leibler Divergence (KLD)作为回归损失。 通过对各参数梯度的分析，我们发现KLD(及其导数)可以根据对象的特性动态调整参数梯度。 它将根据长宽比调整角度参数的重要性(梯度权重)。 这种机制对于高精度检测是至关重要的，因为对于大纵横比物体，轻微的角度误差会导致严重的精度下降。 更重要的是，我们证明了KLD是尺度不变的。 我们进一步证明了KLD损失可以退化为流行的 损失用于水平检测。
日常生活中，人们通过与各种物体接触与世界互动。例如走路时脚接触地面，书写时手指与笔接触。接触虽然是种很普遍的现象，但研究起来却有些复杂。模拟身体接触也是机器人研究中非常重要的一部分。
授权摘自游戏蛮牛 翻译cartzhang 投掷 - 当你体验VR，这是你做的第一件事之一。 你拿起那个虚拟的咖啡杯，扔掉它。 杯子，甜甜圈或球疯狂转动。 在这之前，你需要通过教程学习投掷。 这里，我试图把苏打瓶子投到我面前的空白板上。 有些投掷偏离的离谱。有的太低。其中一两个影响到NPC了。或许，我们的虚拟现实第一节，它其实很难精准的投出。当我有这样的体验，我认为是因为自己不擅长VR。我们接受熟练掌握控制方法是游戏学习曲线的一部分。但是，当投掷相同的动作但是结果非常不一样，你就会非常沮丧了。 一个大力投
作者：michitang 前言 现在应用可以使用苹果的AR技术——ARKit，将有真实感的虚拟物体与现实世界无缝衔接，给用户带来身临其境、有参与感的体验。在AR app里，将3D的虚拟物体叠加到通过摄
我们已经完成了创建工程的任务,有的人就问了,你不是要将SceneKit 游戏开发，怎么创建的是应用工程,往下看,就这么任性!
每个物体，我们总可以用一些词语或部件来描述它，比如人脸的特征：两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。对于图像而言，我们需要计算机去理解图像，描述图像就需要计算机去取得图像的特征，对图像比较全面的描述即一个二维矩阵，矩阵内的每个值代表图像的亮度。有时候我们需要让计算机更简化的来描述一个图像，抓住一些显著特征，这些特征要具有一些良好的性质，比如局部不变性。局部不变性一般包括两个方面：尺度不变性与旋转不变性。
当我们需要固定场景背景，固定摄像机的时候。移动旋转物体可以使用Three.js提供的OrbitControls.js，也可以手动写控制器。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。没有什么中文资料，所以想把自己所学到的一些东西写下来，如有什么错误的地方，大家可以批评指正。
近年来，随着星载成像技术的飞速发展，光学遥感图像中的目标检测受到了广泛的关注。虽然许多先进的研究工作都使用了强大的学习算法，但不完全特征表示仍然不能有效地、高效地处理图像变形，尤其是目标缩放和旋转。为此，我们提出了一种新的目标检测框架，称为光学遥感图像检测器(ORSIm检测器)，它集成了多种通道特征提取、特征学习、快速图像金字塔匹配和增强策略。ORSIm检测器采用了一种新颖的空频信道特征(SFCF)，它综合考虑了频域内构造的旋转不变信道特征和原始的空间信道特征(如颜色信道和梯度幅度)。随后，我们使用基于学习的策略对SFCF进行了改进，以获得高级或语义上有意义的特性。在测试阶段，通过对图像域中尺度因子的数学估计，实现了快速粗略的通道计算。对两种不同的机载数据集进行了大量的实验结果表明，与以往的先进方法相比，该方法具有优越性和有效性。
论文标题：《Oriented RepPoints for Aerial Object Detection Wentong》
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/learning-dexterity/learning-dexterity-paper.pdf
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9521517 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 任意方向的目标
理解掌握OpenGL程序的投影变换，能正确使用投影变换函数，实现正投影与透视投影。
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
在制作3D可视化看板时，除了精细的模型结构外，炫酷的动画效果也是必不可少的。无论是复杂的还是简单的动画效果，要实现100%的自然平滑都是具有挑战性的工作。这涉及到物理引擎的计算和对动画效果的数学建模分析。一般来说，只有专业的3D建模从业人员才能完成这项挑战。然而，在实际情况下，当我们对动画精细程度的要求不是特别高时，仍然可以借助一些外部工具来实现一些常见的动画效果，例如巡检、移动和旋转等。今天小编向大家介绍的工具就是Babylon.js中提供的动画曲线编辑器。用户只需要通过简单的拖拽和点击操作，就能自定义设计想要的动画效果，提升3D可视化看板的视觉效果。（如下图所示）
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用，如智能交通、安全监控、医学影像分析等。
本文详细论述了四个特征点检测算法：Harris, SIFT，SURF以及ORB的思路步骤以及特点，分析了它们的局限性，并对几个重要问题进行了探讨。
#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这两个点不相同 Gp : 像素点的灰度值 u : 区域阈值内不同的像素点数量 Un : 区域阈
K-means聚类算法是一种无监督的学习方法，通过对样本数据进行分组来发现数据内在的结构。K-means的基本思想是将n个实例分成k个簇，使得同一簇内数据相似度高而不同簇之间数据相似度低。
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中，发现有很多知识点需要展开和深入，同时又需要对系统有整体的认知，为了强化记忆，记录该系列笔记，为自己图方便，也希望对大家有所启发。
这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？ A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样，不管原图的尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解，可以参考这篇博客。 Q2：单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的？ A2：传统方法中，单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此，要确定重建的尺度，需要使用额外的手段。比如：
在智能制造、AR、机器人、室内导航等领域，三维重建都有很广泛的应用前景。随着消费级RGB-D相机的普及，三维重建的应用场景也得到了进一步的扩展。奥比中光自主研发的深度相机Astra Pro的成本相对较低，同时也可以方便、快捷地对物体进行3D成像，并且具有精度高的优点。针对三维重建相关技术进行研究和加以应用，必将极大程度地促进计算机视觉等领域的发展，并进一步深度影响工业生产活动以及人们的生活方式。
好，记住这个过程，任务一就完成了。接下来的任务就是对每个步骤详细理解，加深记忆！！
这一次酷炫动图将把目光转向人造机械的工作原理。 例行警告：图多杀猫，没有连上Wi-Fi的手机党请迅速关闭此页面！ 伸出圆手 原理：对于机器人而言，学会如何抓握是件很重要的事情。以往，很多机械手都是类
这是有关创建简单的塔防游戏的教程系列的第四部分。它增加了迫击炮塔，发射的炮弹会在撞击时爆炸。
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和腾讯互娱Turing Lab从创建开始，每周在内部进行分享读书会，对业界的技术研究和应用进行讨论。在此通过公众号形式把相关有趣内容也推送给对新技术和业界趋势感兴趣的朋友。 和大量的所谓技术公众号不同，尽管以AI为重心，但我们的分享不局限于AI论文，而是涉猎所有前沿技术领域，和自动化流程、数据处理、人工智能、架构设计相关的有趣内容均会分享，希望各位在周末闲暇时有空阅读了解。 分享人：王洁梅 腾讯互娱 工程师 | 编辑： 艾
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