2.深度学习识别方法 (1)基于深度图的人脸识别 深度图像中三维数据的z值被投影至二维平面，形成平滑的三维曲面。...(2)基于RGB-3DMM的人脸识别 3DMM是指三维人脸变形统计模型，其最早是用于解决从二维人脸图像恢复三维形状的问题，现多被用于对深度图像或彩色图像进行人脸模型回归，实现识别任务。...由于对现实世界数据的数据分布的显式概率密度函数进行建模难以计算，因此将两个联合分布与精确建模进行匹配通常是不可行的。为克服该问题，本文采用了生成对抗模型方法。...文中通过将模型在合成数据集上进行评估，从中可以清楚地识别外生变量。紧接着，在真实的FER数据集中定性和定量验证模型，主要是介绍了用于训练或测试所提出方法的数据集，具体的实现细节。...除了在MNIST数据集上之外，文中还在RAF-DB，AffectNet和ExpW数据集上进行了实验验证，Table 3从平均准确率上比较了不同的体系架构，Figure 5是在数据集RAF-DB上进行消融研究的结果
这种标准的普通架构已经被用于三维形状分类和检索，并用于从以体素网格表示的深度图中进行三维重建。...为提高重建质量，Liu引入了更复杂的内部变量结构，其具体目标是鼓励对潜在特征检测器的分层排列进行学习。...数据集 下面表格列出并总结了普遍使用的数据集的属性。基于深度学习的三维重建需要特别大的训练数据集，监督学习还需要对应的三维标注，弱监督和无监督学习依赖外界监督信号如相机内外参。...深度学习技术的成功在很大程度上取决于训练数据的可用性，不幸的是，与用于分类和识别等任务的训练数据集相比，包含图像及其3D注释的公开数据集的大小很小。二维监督技术被用来解决缺乏三维训练数据的问题。...本文研究的是一幅或多幅图像的三维重建，但没有时间相关性，而人们对三维视频越来越感兴趣，即对连续帧具有时间相关性的整个视频流进行三维重建。
因此，对基于少量样本的三维重建任务进行深入研究具有突破性意义。现有的研究思路主要包括：利用先验信息，引入多种三维形状的初始模板进行形变；将二维数据的方法迁移至三维数据空间中使用。...在训练时利用二维轮廓信息进行监督以支持端到端的训练。...制作该数据集需要首先将图像中的物体与模型库中的三维形状对齐，然后为每张图像提供最接近的三维形状标注和准确的三维位姿标注。因此，该数据集有助于从二维图像中识别物体的三维姿态和三维形状。...尽管它很受欢迎，但该数据集本身并不包含用于语义分割的标注。然而，不同的研究人员已经对该数据集的部分内容进行了手工注释，以适应他们的需要。...HMV[27]方法基于 SMPL 参数化模型，输入多视角的人体图像，引入二维和三维的监督信息，进而重建出姿态较为准确、体型非常平滑饱满的人体。
这个包的目标是提供最先进算法的黑盒实现，以逼近或近似的求解出单变量多项式和双变量多项式的真实根。这种黑盒称为代数框架。到目前为止，这个包只提供了单变量内核的模型。...二维多边形Polygons 主要讲述二维多边形相关概念和算法：二维多边形正则布尔集运算、二维多边形凸划分、多边形缓冲区、二维直骨架、二维闵可夫斯基之和、二维多段线简化、二维可视域计算、二维可移动性分析...简化过程可以通过权重进行控制功能。 二维可视域计算2D Visibility Computation 这个包提供了几个变量来计算二维多边形区域内一个点的可见面积。...Nef多面体区分开集和闭集，可以表示非流形几何。 在实体建模中，使用了两种主要的表示方案:构造实体几何(CSG)和边界表示(B-rep)。两者都有优点和缺点。...提供了一个灵活的API，用户可以对任何类型的数据进行分类，计算输入数据集上自己的本地特性，并定义自己的标签。
传统的图像三维重建是从多视图几何(Andrew等, 2001)的角度进行处理，从几何上理解和分析从三维到二维的投影过程，设计从二维到三维的逆问题解决方案进行三维重建。...Mandikal等人(2019)使用点云自编码器来学习三维点云的潜在空间。图像编码器将二维图像以概率的方式映射潜在空间，推断出多个三维重建模型，联合匹配损失和多样性损失重建点云模型。...，三维模型与二维图像相互匹配，PASCAL 3D+和ObjectNet3D数据集中的三维模型匹配相同类别的模型，不能与图像精准对齐，Pix3D数据集中的图像与三维模型进行像素对齐，DTU数据集包含场景的二维图像...ObjectNet3D数据集由Xiang等人(2016)构建，通过对齐将ImageNet数据集中的二维图像和ShapeNet数据集中的三维模型进行匹配，为二维图像提供三维姿态标注和三维形状标注ObjectNet3D...IoU是重建模型 和基准模型 之间的交集区域与并集区域的比值，具体为 单张图像三维重建方法在ShapeNet数据集上的具体结果如表3所示。
2） 基于CLIP的大规模视频文本数据集的后预训练如何影响性能？ 3） 对视频帧之间的时间依赖性建模的实用机制是什么？ 4） 该模型对视频文本检索任务的超参数敏感性。...3） 基于强大的预训练CLIP，对于小数据集，最好不要引入新参数，对视频帧采用平均池化机制；对于大数据集，最好引入更多参数，以学习大型数据集的时间依赖性。...ViT首先提取非重叠图像块，然后用线性投影转换为一维的token，并利用transformer架构对输入图像的每个patch之间的交互进行建模，以获得最终的表示。...（a）将ViT的Patch的线性投影视为二维线性投影，独立嵌入每个二维帧patch。这样的二维线性模型忽略了帧之间的时间信息。 （b） 因此，作者研究了的3D线性投影，以增强时间特征提取。...三维线性投影会跨时间的patch。具体地说，三维线性使用以的核作为线性的三维卷积代替二维线性中的核，其中t、h和w分别为时间、高度和宽度。
3、图像数据是否提前切分为测试集和验证集 一般来说，我们在代码实现阶段可以将图像进行切分，当然，如果图像数据表示很明显简单，我们完全可以手动将数据分为测试集和验证集，这就免了在代码中实现对图像读取切分等操作了...2、将本地图像数据集转化为pytorch的DataSet 本地图像数据执行完第一步之后，我们便来到了这一步。 为什么要将本地图像数据集转化为pytorch的DataSet呢？...很简单，大家可以上网搜一下：如何将数据转化为pytorch的数据集。这里简单说一下。...1步和第2步后，基本上我们的数据处理就差不多了，简述一下我们之前做了什么： 数据预处理、切分 数据归一化、维度变换 数据集切分 然后我们的数据阶段基本就结束了，然后我们就开始写模型了，当然，这部分不做多阐述...DataLoader中变成了三维[B, W, H](这样就可以和output四维计算交叉熵损失了，交叉熵损失两个参数的维度分别是:[n,n-1], 其实到这里就完了，如果想要再次输出的话)–>取每一张图二维
数据集：目前有多种数据集用于深度学习三维重建，一些是真实数据，一些是计算机图形生成的。损失函数：损失函数很大程度上影响着重建质量，同时反映了监督学习的程度。...这种标准的普通架构已经被用于三维形状分类和检索，并用于从以体素网格表示的深度图中进行三维重建。...数据集 下面表格列出并总结了普遍使用的数据集的属性。基于深度学习的三维重建需要特别大的训练数据集，监督学习还需要对应的三维标注，弱监督和无监督学习依赖外界监督信号如相机内外参。...深度学习技术的成功在很大程度上取决于训练数据的可用性，不幸的是，与用于分类和识别等任务的训练数据集相比，包含图像及其3D注释的公开数据集的大小很小。二维监督技术被用来解决缺乏三维训练数据的问题。...本文研究的是一幅或多幅图像的三维重建，但没有时间相关性，而人们对三维视频越来越感兴趣，即对连续帧具有时间相关性的整个视频流进行三维重建。
通常， 是一个二维的图像，包含W*H=N的像素点x。但是，这个随机变量的集合可以被扩展到任意维度，比如体数据或者超谱图像。 除了问题的定义，回顾一些可能帮助读者理解的背景概念也是必要的。...该数据集有111个实例，提供了深度信息与颜色信息，每张图均进行了像素级别的标注，以此来评估物体分割方法。但是，该数据集并没有区分各个类，使其退化为一个二值化的数据集，包含物体与非物体两个类。...这种卷积技术使用了三维的滤波器，适应了从多通道数据中学出的时空联合特征，图23展示了应用到多通道输入数据上的二维和三维卷积的不同之处，证明了视频分割情况下三维卷积核的有用性。...图 23 应用于一系列的帧的时候，二维和三维卷积的不同。（a）中，二维卷积在各个帧（多通道）的各个深度使用的是相同的权重，产生的是一个单一的图像。...从本质上将二维及三维高质量数据联系起来必将引领新的研究方向。
为了消除这一偏差，我们直接定位到SDF网络的零测度集，并通过利用来自运动恢复结构(SFM)的稀疏三维信息和多视图立体视觉（MVS）中的光度一致性约束来显式地对表面进行多视图几何优化。...因此，我们提出了一种利用三维空间中的点云对SDF网络进行显式监督的方法，以确保网络的准确性。...： 4 实验结果 4.1 数据集和评价指标 我们在DTU数据集和BlendedMVS数据集上对方法进行了评测。...在DTU数据集上，我们对方法的倒角距离指标进行了统计。 4.2 定量评测结果 我们在DTU数据集上进行了定量测评，结果如表1所示。...表1：DTU数据集定量评测结果 4.3 消融实验 针对我们提出来的两种几何约束，我们在DTU数据集上进行了消融实验。如表2所示，我们以NeuS为baseline，逐步添加所提出的损失。
什么是人脸三维重建 人脸三维重建就是建立人脸的三维模型，它相对于二维人脸图像多了一个维度，在电影，游戏等领域应用广泛。目前获取人脸三维模型的方法主要包括三种，软件建模，仪器采集与基于图像的建模。...很多的方法使用了仿真的数据集，可以产生更多的数据进行学习，但是仿真的数据集毕竟与真实的数据集分布有差异，以及头发等部位缺失，导致模型泛化到真实数据集的能力较差。...3.2 自监督方法 三维人脸重建中真实的数据集获取成本非常高，研究者往往基于少量数据或者仿真数据进行研究，所训练出来的模型泛化能力会受到限制，自监督的方法则是一个解决该问题的重要思路。...这一类方法不依赖于真实的成对数据集，它将二维图像重建到三维，再反投影回二维图，这一类方法以MoFa[10]为代表，整个流程如下图所示： ?...二维的人脸信息一旦被遮挡，也难以被精确地重建，除了利用人脸的对称先验信息进行补全外，有的方法借鉴了检索匹配[15]的思路，即建立一个无遮挡的数据集，将重建的模型进行姿态匹配和人脸识别相似度匹配，然后经过
根据调整后的三维人脸形状和2D landmarks计算三维到二维的映射，进一步细化2D landmarks。基于带注释的三维人脸形状与二维人脸图像的配对训练数据集，设计了一种有效的回归学习算法。...该方法利用表情分析生成代理人脸几何，并结合有监督和无监督学习进行人脸细节合成。在代理生成方面，我们进行情感预测，以确定一个新的表达信息代理。...在测试时，可以使用任意数量的帧，这样既可以进行单目重建，也可以进行多帧重建。...一般来说，这些方法需要复杂而低效的pipelines来建模和拟合。在这项工作中，本文建议通过在由二维图像和三维面部模型或扫描组成的适当数据集上训练卷积神经网络（CNN）来解决许多这些限制。...主要贡献： 1、 在给定由二维图像和三维面部扫描组成的数据集的情况下，本文研究CNN是否能够以端到端的方式直接学习从图像像素到完整的三维面部结构几何（包括不可见的面部部分）。
GaussianCube 框架总览 本文的框架包括两个主要阶段：表示构建和三维扩散。在表示构建阶段，给定三维资产的多视角渲染图，对其进行密度约束的高斯拟合，以获得具有固定数量的三维高斯。...随后，通过最优化传输将三维高斯结构化为 GaussianCube。在三维扩散阶段，研究人员对三维扩散模型进行训练，以便从高斯噪声中生成 GaussianCube。 图 6....实验结果 研究人员首先在 ShapeNet Car 数据集上验证了 GaussianCube 的拟合能力。...研究人员其次在大量数据集上验证了基于 GaussianCube 的扩散模型的生成能力，包括 ShapeNet、OmniObject3D、合成数字化身数据集和 Objaverse 数据集。...Shap-E 和 LGM 与本文方法取得了相似的 CLIP Score，但它们分别使用了数百万的训练数据（本文仅使用十万三维数据训练），和二维文生图扩散模型先验。 图 12.
三维重建是计算机视觉（CV）和计算机图形学（CG）的热点主题之一，它通过 CV 技术处理相机等传感器拍摄的真实物体和场景的二维图像，得到它们的三维模型。...随着相关技术的不断成熟，三维重建越来越广泛地应用于智能家居、AR 旅游、自动驾驶与高精度地图、机器人、城市规划、文物重建、电影娱乐等多个不同领域。 典型的基于二维图像的三维人脸重建。...第一阶段基于 Lambertian 假设来优化稀疏反照率，而不像以物体为中心的小场景那样将反照率初始化为常数。...实验设置和效果比较 关于数据集，如视使用了两个数据集：合成数据集和真实数据集。...预测结果最终输出为物理合理、全局一致的多类型材质贴图，将如视设备真实拍摄的室内场景数据无缝转化为数字化渲染资产，适配 Unity、Blender 等目前所有主流渲染引擎，由此实现场景资产自动生成和基于物理的
而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。...（2）既适用单视图，也适用多视图。 （3）以体素的表现形式做的三维重建。 （4）缺点是需要权衡体素分辨率大小（计算耗时）和精度大小。 三、用点云来做单张RGB图像的三维重建 ?...网格细化损失 论文实验 论文在两个数据集上验证模型：在ShapeNet数据集上对网格预测器进行了基准测试与最先进的方法进行比较并且对模型中的各个模块进行单独分析；在Pix3D数据集上测试完整Mesh R-Cnn...Pix3D数据集 ? Pix3D数据集 ? 可视化结果 ? ?...CVPR 2019, cited by 0 这篇文章同样是既可以对单视图，也可以对多视图进行重建，只不过这篇文章的重点不在这，而在于它可以对不可见部分（不确定性）进行建模。
由30年CAD开发背景的浩辰CAD出品的轻量级二维及三维图纸览图及编辑的电脑端CAD看图软件，受到了专业人士的极大赞美。...将光标悬停在选定对象上以获取预览，然后再进行创建 3、引线创建带各种资源的引线，包括文本或块。...三、三维建模和可视化 1、实体、曲面和网格建模使用实体、曲面和网格建模工具的组合创建设计的逼真三维模型 2、三维导航（动态观察、ViewCube、控制盘）使用三维查看和导航工具动态观察、回旋、漫游和围绕三维模型飞行来展示您的设计...3、视觉样式应用视觉样式，控制边的显示、照明和三维模型的着色 4、截面平面使用实体、曲面、网格或区域创建截面平面以显示横截面视图 5、渲染应用照明和材质，为三维模型提供真实外观，以帮助传达您的设计 6...动作录制器录制可作为动作宏进行重放的命令和输入值 5、多用户（网络）许可共享不同时使用所有许可证时，对服务器上的许可进行池化处理可以降低成本 6、系统变量监视器对比首选值列表监视当前系统变量。
多视角合成：使用视图条件的二维扩散模型Zero123，以两阶段的方式生成多视图图像，输入包括单幅图像和相对相机变换，参数为相对球面坐标； 2....三维重建：将多视图姿态图像输入基于SDF的通用神经曲面重建模块，进行360°网格重建 由于无需使用开销较大的优化操作，该方法在重建3D形状时相比其他方法耗时显著缩短。...One-2-3-45 Zero123：以视图为条件的2D扩散模型 通过在互联网规模的数据上进行训练，二维扩散模型可以学习到通用的视觉概念，并且控制条件也从文本扩展到其他模态，例如可视边缘、用户涂鸦、深度和法线图等...Zero123根据大规模三维数据集来合成一对图像及其相对相机变换对稳定扩散进行了微调。...实验结果发现，这种微调方式可以使Stable Diffusion模型用于学习控制摄像机视点的通用机制，对微调数据集之外的物体进行推断。 NeRF优化能否将多视图预测提升至三维？
但是，您真正需要的是展开瑞士卷，以获得下图右侧的2D数据集。 ? 2.2 流形学习 瑞士卷是二维流形的一个例子。 简而言之，二维流形是一种二维形状，可以在更高维空间中弯曲和扭曲。...在瑞士卷中，d = 2和n = 3：它在局部上类似于2D平面，但是在第三维上滚动。 许多降维算法通过对训练实例所在的流形进行建模来工作; 这叫做流形学习。...例如，在2.1节中的数据集中，3D数据集向下投影到由前两个主成分定义的2D平面，从而保留了大部分数据集的方差。 因此，二维投影看起来非常像原始的三维数据集。...以下Python代码将训练集投影到由前两个主要组件定义的平面上： ? 现在我们已经知道如何将任何数据集的维度降低到任意维数，同时尽可能保留最多的差异。...尽管如此，LLE在对多样性进行建模方面做得相当不错。 ? ? 六.
2D目标检测的进步是由众多挑战中令人印象深刻的性能驱动的，并由具有挑战性和大规模的数据集支持。二维目标检测技术的进步体现在快速、准确检测技术的发展和普及。...由于三维检测的重要性，许多技术都利用大规模的RGB-D数据集，尤其是SUN RGB-D，将二维边界框替换为三维边界框，它为数百个目标类提供了三维边界框注释。最先进的3D检测方法的一个缺点是运行时。...在3D中，这转化为一个3D扩展，我们称之为截锥体。物体的截锥体对应于在二维检测窗口中包含投影到图像平面上的三维点。这样，在二维图像中，通过相机中心的平面和边界框的线段所限定的区域内就会出现潜在的物体。...二维目标检测得益于图像中信息的连续性，二维卷积包含了所有目标位置的RGB信息。相对于三维场景体素化中缺失的三维数据，这使得二维信息对于目标检测和分类更加可靠。...与一元项有关的概率：摘要为了对一元势pu模型进行建模，利用三次多项式核的一对一SVM分类器，训练了一个纠错输出码多类模型。
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