具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。 今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...这样做的一些优点是（a）减少不平衡，（b）更快的训练以收敛到边界框，因为现在多个网格单元同时针对同一个对象，（c）增加预测tight-fit边界框的机会（d) 为YOLOv3等基于网格的检测器提供多视角视图
实际上，这些数据集提供了带有标注文件的图像，文件中包含了边界框和标签，可以用于简单的检测任务，或者分别从标签和边界框中提取文本 Query 和2D图像 Query 的检测任务。...收集完毕后，Obiayverse[3]上的3D网格通过使用trimesh python模块从GLB转换为OBJ格式，以匹配ShapeNet网格格式。...然后，对3D-COCO的每个模型进行居中操作，通过计算其顶点的均值来实现，其中每个顶点坐标由包含该顶点的面的总和加权。...此情况通过使用现有的MS-COCO [1]标志 is\_crowd 来检测。 标注被截断（图3c）。如果边界框与图像边缘的距离与图像尺寸之比低于一个阈值（此处为 2\% ），则可以检测到此情况。...3D-COCO的理念在于其透明性、开放获取以及允许用户通过代码共享对原始提出的数据集进行迭代。
最后，通过使用可见性作为 3D 网格预测的置信度，作者证明了 VisDB 是一种强大的中间表示，它允许模型更有效地回归和/或优化 SMPL 参数。...有了可见性信息，网络模型可以学习关注可见的身体部位，并将不可见的部分推向图像边界。实验证明可见性建模显着减少了可见顶点的错误。...顶点像素对应关系和可见性标记 模型训练与推理 作者首先在带有网格注释的 3D 数据上训练 VisDB 网络，然后通过添加深度排序和 UV 对应损失在所有训练数据上对其进行微调。...测试数据如果没有检测框，则由预训练的 Mask R-CNN 模型估计。应用常见的数据增强，例如随机缩放 (±25%)、旋转 (±45°)、水平翻转和颜色抖动 (±20%)。在训练中。...考虑到截断和遮挡示例在大多数 3D 人体数据集中很少见，作者随机遮挡掩码和边界框移动 (±25%) 作为额外的增强来增加部分身体数据的比例。
几何框架Geometry Kernels 主要讲述计算几何中如何表达几何模型 二维和三维线性几何框架2D and 3D Linear Geometry Kernel 这个包提供了多个几何框架，每个框架包含大小不变的对象...布尔运算3D Boolean Operations on Nef Polyhedra 三维Nef多面体是一种以halfedge数据结构为界的复合体的边界表示，它支持布尔运算和全通用性的拓扑运算，包括无界模型...、混合维度模型(如孤立的顶点和天线)。...周期性网格生成器为用户提供了与3D网格生成包相同的灵活性。 形状重构Shape Reconstruction 此模块提供了几种模型形状构建的方法。...该框架的特殊性在于它捕获了输入的拓扑结构。对于每个骨架顶点，可以从输入网格中获取其位置和对应的顶点。该代码是通用的，适用于FaceListGraph概念的任何模型。
本文总结 （1）采用深度学习从2D图像到其对应的3D voxel模型的映射，模型设计为Encoder+3D LSTM + Decoder。 （2）既适用单视图，也适用多视图。...点云中点的个数，文中设置为1024，作者认为这个个数已经足够表现大部分的几何形状。 ? 主框架 鉴于这种非正统的网络输出，作者面临的挑战之一是如何在训练期间构造损失函数。...可用于人的姿态估计等其他任务； 首先介绍一篇2019年做三维重建的文章——Mesh R-CNN 这篇文章使用的正是mask rcnn 的框架，本篇文章提出了一种基于现实图片的物体检测系统，同时为每个检测物体生成三角网格给出完整三维形状...基本的pipeline 模型目标：输入一个图像，检测图像中的所有对象，并输出所有对象的类别标签，边界框、分割掩码以及三维三角形网格。...模型在复杂背景下的物体三维网格预测结果。
，使得 3D 模型的显著性检测比 2D 数据更具挑战性，并且现有的在 2D 数据上设计的显著性检测方法也很难直接应用于 3D 模型；最近，已经提出了一些在 3D 网格上进行显著性检测的算法，这些方法主要依赖于利用拓扑信息...；最后，我们讨论了所提出的算法如何应用于图形应用，例如兴趣点检测、视点选择和网格简化。...最初，候选视点是通过对一个限定点云模型的球体进行均匀采样来生成的[79]，在[12]之后，半径被设置为紧密边界球体长度的两倍；点云模型的候选视点数量约为 2600 个。...显著性检测结果识别出 3D 模型上视觉上的显著区域，因此它可以指导网格简化过程，以帮助保留重要的细节；许多网格显著性检测算法已被应用于帮助网格简化，例如，Limper 等人 [83] 提出了一种使用局部曲率熵的网格显著性检测算法...给定网格模型 M 上的顶点 v = [vx,vy, vz, 1]T，令 F 表示入射到顶点 v 的三角形平面集合，S 为网格模型 M 的显著性检测结果。
然后建立了一个基于图的路线图表示法和一个汽车如何通过该图的概率模型。利用这个概率模型和视觉里程测量，他们估计汽车相对于路线图的位移。...使用递归贝叶斯滤波算法，通过利用图形的结构和车辆如何移动的模型（通过视觉里程计测量）在图形中执行推断。...利用逆传感器模型，基于相关的三维点估计网格地图中每个单元的占用概率。采用分层分割的方法，根据网格单元之间的区域距离，将网格单元划分成若干段。最后，采用交互式多模型（IMM）方法对移动障碍物进行跟踪。...Azim和Aycard使用基于八叉树的3D局部占用栅格地图，该地图将环境划分为占用、自由和未知体素。在构建局部网格地图后，基于局部网格地图中自由空间和占用空间的不一致性，可以检测出移动障碍物。...基于弧分隔符的算法使用边界分隔符将图分解为平衡的单元，试图最小化连接不同单元边界顶点的切割边数。快捷方式将添加到覆盖图中，以保持每个单元内边界顶点之间的距离。
在计算机视觉中，数据的结构非常简单：由密集像素组成的图像，这些像素整齐均匀地排列在精确的网格中。3D数据的世界没有这种一致性。3D模型可以表示为体素，点云，网格，多视图图像集等。...同胚的经典例子 尽管变形和改进模板网格的常用方法效果很好，但它始于有关模型拓扑的主要假设。3D模型的核心只是一个3D空间中的顶点集合，通过各个面进行分组和连接在一起。...组合模型将网格p（M）上的分布表示为两个模型之间的联合分布：代表顶点的顶点模型p（V）和代表以顶点为条件的面的模型p（F | V）。 ?...我将在后续文章中介绍表面模型。 预处理顶点 流行的ShapeNetCore数据集中的每个模型都可以表示为顶点和面的集合。每个顶点都包含一个（x，y，z）坐标，该坐标描述了3D网格中的一个点。...解码策略规定了如何从该分布中选择下一个令牌。 如果使用了次优的解码策略，生成模型有时会陷入重复循环，或者产生质量差的序列。我们都看到过看起来像胡说八道的文本。
这个问题很难回答，因为表征的选择决定了我们必须采取的学习方法。对于分类示例，可以将模型从3D空间投影到2D图像中，并应用标准2D卷积。您可以将模型所占据的3D空间表示为体素网格，允许您应用3D卷积。...你可以简单地采样网格的顶点作为一个3D点云，并应用专门的方法，如PointNet++或3D点胶囊网络。...甚至还有像PolyGen这样的方法可以直接处理模型的顶点和面，我在之前的文章中用PolyGen和PyTorch生成3D模型中提到过。...虽然简单而优雅，但是投影表示a)没有考虑到模型的完整拓扑，b)对模型应该如何看待做出了假设，c)没有为非全局任务(如分割)提供一个直接的解决方案。...b)池化操作通过合并这条边的两个顶点来溶解这条边，这两个顶点依次合并溶解边两边的边对，c)得到两条边。 任何水密三维网格的边缘都恰好发生在两个面上(边界或非流形边缘除外)。
在pcl::geometry::MeshBase中，使用Vertex表示网格模型中的顶点，其中包含了三维坐标信息和一些额外的属性；使用HalfEdge表示网格模型中的半边，其中包含了顶点索引、边的索引和相邻的下一条半边的索引...()：计算网格模型的边界框； * computeNormals()：计算网格模型的法线； * triangulate()：对网格模型进行三角剖分； * mergeVertices()：合并重复的顶点；...在3D mesh中，每个面(facet)由多个三角形构成，每个三角形边界上都有一条半边，通过半边可以遍历到相邻的三角形，从而完成面的遍历。...该类的实现使用了第三方库（如Assimp、VTK等）来解析和生成网格模型，提供了简单易用的接口，方便用户读写三维网格模型。...class pcl::geometry::QuadMesh 用于存储和操作四边形面片网格数据，该类提供了一些有用的方法，如计算网格的表面积、法向量、重心、边界框等，以及可以在网格中添加和删除顶点、面片和边缘的方法
提供了一个多视角数据集来研究鸟类的社会行为。 相关工作 人体姿势和形状的估计：最近在人体姿态估计方面已经利用了强大的2D联合检测器、3D姿态先验以及低维的人体关节三维形状模型。...与之前的工作依赖于3D扫描和类似 SMPL的模型来开发网格和形状空间不同的是，作者直接从活鸟的视频数据中学习鸟类网格模型。...这个模型原本有18k个顶点和13k个面，但是作者移除了很多与细节相关的点，以获得一个有3932个顶点、5684个面和25个骨骼关节的网格。...为了设置模型姿势，作者提出了一个骨骼长度参数的函数M(α,θ,γ,σ)，其中α表示J个关节点，θ表示关节点的相对旋转，鸟舍内的整体平移γ和比例σ，返回一个有3932个顶点的网格。...最后的网格顶点如下 ?
它是网格处理里的经典问题，广泛应用于各个领域： 游戏领域：游戏场景里的网格都很简单，适合快速渲染；简单的模型也适合快速的物理碰撞检测 多分辨率加载模型（Level of Detail） 三维模型的网页展示...带纹理坐标的网格简化，不仅要尽量保持住网格的几何特征，而且还要保持住UV域网格的边界几何。特别是后者，如果UV网格的边界几何变化比较大，会使得网格纹理贴图在UV边界处的颜色割缝比较明显。...在UV域边界几何比较复杂的时候，UV边界处的顶点数目不可能简化太多。...当网格简化数目太多的时候，绝大部分的简化点发生在UV网格的内部顶点，这也会导致原始网格的几何简化的比较厉害，并且在UV边界处的几何扭曲会比较大。...提升带纹理坐标的网格简化的质量，可以考虑减小UV网格边界处的几何复杂度。比如光滑UV网格的边界（如下左图所示），或者减少边界的长度（如下右图所示）。 有兴趣的读者，欢迎参考视频版本
：通过优化3D人体模型的参数从而使二次投影与视频中的测量结果相匹配（例如，人像分割、光流、关键点检测等）。...我们展示了最先进的2D关节、光流和2D人像分割模型是如何用于推理出自认环境下视频中密集的3D人体结构的，而这些工作是难以通过手动操作来完成。...我们使用SMPL作为我们的密集人体3D网格模型。它由一定数量的固定拓扑结构顶点和三角形拓扑结构组成，其中，全局姿势由身体各部分之间的角度θ控制，局部姿势由网格表面参数β控制。...我们模型的任务是对渲染过程进行逆向工程，并且预测SMPL模型（θ和β）的参数以及每个输入帧中的焦距、3D旋转和3D翻译，在检测到的人身周围提供图像分割。...给定两个连续帧中的3D网络预测，我们可以对网格顶点的3D动作向量进行差分投影，并将它们与已评估的2D可见光流向量进行有针对性的匹配（图1）。
该模型可以与各种3D资产生产 Pipeline 集成，实现高质量的、高度可控的AM生成。 与以前的方法相比，MeshAnything V2在效率和性能上都有所提高，尽管使用的模型大小相同。...., 2023）开创了这些方法，并使用 Transformer 直接回归给定条件的3D模型的参数。此外，将扩散模型（Ho et al., 2020）应用于直接生成3D资产的研究已广泛开展。...., 2024）通过首先使用蝶形 Transformer 生成高质量的3D形状并使用材料扩散模型生成详细纹理，目前3D生成方法取得了最高的性能。...MeshAnything V2在性能和效率上实现了基于形状的条件艺术家创建网格（AM）生成，同时提高了形状条件的学习效果和效率。作者还利用它来展示如何将AMT应用于网格生成。...边缘切向距离（ECD）： 通过在尖锐边缘和角落附近采样点来评估对尖锐边界的保留情况。 法线一致性（NC）： 评估表面法线质量。 网格顶点数量 (#V)： 统计网格中的顶点数量。
在Gridding中，对于点云中的每个点，该点所在的三维网格单元的八个顶点先使用插值函数进行加权，该函数明确地测量了几何学上的点云的关系。...接下来，Gridding Reverse将输出的三维网格转换为粗点云，将每个三维网格单元替换为一个新点，其坐标为三维网格单元八个顶点的加权和。...数据集 ShapeNet：最初在 ShapeNet 数据集是 PCN 的工作，由来自8个类别的30,974个3D模型组成。真实值在网格表面上均匀采样 16,384个点。...KITTI：KITTI 数据集由现实世界的 Velodyne LiDAR扫描序列组成，也是从 PCN 中获得。对于每一帧，汽车是根据3D边界框提取的，从而获得 2,401个局部点云。...KITTI中的局部点云非常稀疏，并且不有完整的点云作为真实值。在 KITTI 雷达扫描的可视化结果。 ? 总结 本文研究了如何恢复完整的3D点云。补全工作的动机是用卷积保留3D点云的结构和局部信息。
对脸部的特征进行状态和位置的定位需要包含3D坐标。为了表示脸部特征，目前常用的方法是关键点信息，所有的关键点都定义在脸部和五官的边界处。...对于默认的数字人的人脸基础头模，需要预先标定其网格上对应的106个关键点。 第二步：人脸风格化 人脸关键点检测 人脸风格化首先要求对用户的人脸关键点进行检测，如何对人脸的关键点进行检测。...基于机器学习的人脸检测的方法可以分为两类： 方法1：基于3DMorphable Model（3DMM ）的方法。 方法2：是用端到端的网络直接根据2D人脸照片重建3D人脸模型。...在数字人制作中，美工通过3Dmax或Maya等3D建模工具制作出的头模内在的模型表征都是多边形网格。数字人角色的捏脸效果可以通过改变网格结构的组合，顶点位置及贴图等多种方式实现。...对数字人3D基础人脸模型的106个关键点调整到目标位置，并保持人脸网格平滑，从而得到最终的带有人脸特征的数字人人脸。 如何得到带有人脸特征的数字人人脸？
二.导入3D模型 在导入3d模型前，我们要学会怎么去画三角网格，或者说凸壳，我在写这个导入3D模型碰撞检测的程序的时候，真的是在网上找不到什么有用的资料，头都快裂开了！！！ ...Bullet里面有内置很多常规的3维模型画法，比如长方体，圆，正方体之类的，并不能给我带来什么启发和用处，因为导入一个3D模型，比如OBJ文件，就是要把一个个的三角网格画出来，最后成为一个3D模型。...上面动态那个也可以进行碰撞检测，我也试过了。静态那个就不行了，因为不会动。 3.读取3D模型的数据 这里的话就不详细说了，可以看我前面几篇opengl导入3D模型的博客。...3.2碰撞检测模型绘制 这时候我们准备工作都已经做好了，就可以在自己的绘制display函数里将3D模型绘制出来。...当兔子接触到地面时，我们将碰撞检测的结果打印出来， 这里也就是简单的打印 碰撞到了地面。 ? 可以看到我们的兔子模型，碰撞到地面之后，遵循现实物理规则，被反弹起来一点，然后砸歪了。 ? ?
回归任务中的边界框框定不准确严重限制了一阶段3D目标检测的性能。 作者的研究揭示了主要原因在于两个方面： （1）中心-偏移预测的局限性严重损害了边界框定位，因为许多最高响应位置明显偏离物体中心。...1 Introduction 激光雷达在自动驾驶领域的广泛应用，使得基于激光雷达的3D目标检测越来越受到关注，并得到了大量的开发。当前高性能的3D检测器通常采用两阶段的网络结构。...作为基于中心的检测方法，CenterPoint根据中心样本构建了一个边界框属性回归模型。如第1节分析所示，基于中心样本的回归模型在局部定位上存在困难，限制了一阶段基于中心的检测性能。...表2：DIRM与 state-of-the-art 方法在 ONCNE val 集上的 3D 目标检测性能。 表示 ONCE 提供的官方性能基准。 用公开发布的代码复现的检测性能。...与基于SOTA的 Transformer 方法[14]相比，DIRM在推理延迟、模型参数和检测性能方面表现突出。 这些结果证明了DIRM在推理延迟、模型参数和检测性能方面的卓越表现。
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