在训练过程中，我们对距离预测模型中的一组距离进行迭代采样，通过最小化内部目标（由距离几何问题定义）生成三维结构，然后通过优化外部目标（即直接定义在构象上的可能性）来更新距离预测模型。...在本文中，我们还添加了辅助边以增强模型表现。对于原子几何 R，每一个点 v 还会被赋予三维坐标 r_v，d_uv 表示点 v 和点 u 之间的欧氏距离。...2.3 双重优化 双重优化是一种优化问题，其中（外部）目标函数中涉及的一组变量通过求解另一个（内部）优化问题获得。...；在3.3部分，我们展示如何通过超梯度下降的方法去优化模型；3.4 部分展示了采样过程。...直接生成构象的三维坐标会严重受到随机旋转和平移的影响，例如：同一个构象可以有无数种平移旋转方式，导致其三维坐标不唯一。但是无论如何平移旋转，原子对间的距离是确定的。
单目视觉 vs 立体视觉 伪激光雷达利用几何构建了一个深度图，并将其与目标检测图结合起来得到3D距离。 如何利用立体视觉实现距离估计？ 为了得到距离，下面是5步伪代码: 1....内部和外部校准 每个摄像头都需要校准。校准意味着将一个具有[X,Y,Z] 坐标的（现实世界）3D点转换为具有[ X, Y]坐标的2D像素。 摄像头模型 今天的摄像头使用的是小孔成像模型。...这个想法是使用一个针孔，让少量的光线通过摄像头，从而得到一个清晰的图像。 ? 如果图像中间没有这个屏障，每一道光线都会通过，图像就会变得模糊。它还允许我们确定焦距 f 用于缩放和更好的清晰度。 ?...从摄像头坐标到像素坐标的转换称为内部校准。它要求摄像头的内部值，如焦距，光学中心，...... 内参数是一个矩阵，我们称为 K。 ? 校准 通过摄像头校准得到矩阵 K。...由于他们从不同的角度看一幅图像，他们可以计算出两个视点之间的差异，并建立一个距离估计。 这里有一个双目立体摄像头设置的例子。你可以在大多数无人驾驶汽车中找到类似的东西。 ? 立体相机如何估计深度？
3D重建对于很多应用来说是一个非常有用的工具，他可以构建人脸、场景、或其他物体的3D模型。这种模型是通过计算2D图像像素中的深度信息得到的。 ?...在本文中我们会研究如何使用双目图像（stereo images）实施3D重建。 双目图像需要两个相机分别拍摄图片，利用两张图片计算3D空间中的一个点。...这些方程的目的是确定我们的代码需要的五个参数，称为失真系数。这些信息将用于执行我们的Open CV包中专门用来3D重建的函数。 ? 除了畸变系数，我们还需要识别相机的内部和外部参数。...在我们的代码中，内部参数包含在一个3×3矩阵中，如下所示。 ? 外部参数是指描述相机在三维空间中相对位置的信息;比如旋转和平移向量。...图像点很容易确定，因为它只是简单地测量图像上的一个点与用X、Y坐标表示的其余点之间的关系。而目标点更难计算。我们需要知道的是物体在真实空间中的X,Y,Z坐标。
自洽性 自洽性是关于“如何学习”，即自主智能系统通过最小化被观察者和再生者之间的内部差异来寻求最自洽的模型来观察外部世界。 仅凭借简约原理并不能确保学习模型能够捕获感知外部世界数据中的所有重要信息。...这导致了一个关于学习“自洽”表示的相当深刻的问题：为了验证外部世界的内部模型是否正确，自主系统真的需要测量数据空间中的差异吗？ 答案是否定的。...通用学习引擎：3D 视觉与图形结合 论文总结，简约性和自洽性揭示了深度网络的角色是成为外部观察和内部表征之间非线性映射的模型。...如果是这样，那么这两个原理表明紧凑和结构化的 3D 表示就是要寻找的内部模型。...视觉输入重建和识别内部 3D 模型的前向过程，而计算机图形学表示其对内部 3D 模型进行渲染和动画处理的逆过程。
这篇文章与传感器的融合相关，主要介绍了3D激光雷达和相机校准时候是如何考虑不同传感器之间的误差的； 为了融合来自3D激光雷达和相机的信息，需要知道传感器坐标系之间的外部校准。...图1：本文的方法概述。为了找到外部校准，如旋转矩阵R和转换向量t，在间距不确定的情况下，相机和3D激光雷达之间寻找点、线、面特征。...测量点的实际位置是不确定的，并且可以是激光光束扫描的任何位置。因此，选择基于间距的模型来考虑这种不确定性。 ? 图3：3D盒[P]的可视化由未知但是界面的误差为球形坐标R，θ和φ产生的误差。...然而，直接比较是不合适的，因为他们的方法的目标是找到最好的点值结果（point-valued result），而我们的方法旨在封闭真实的解决方案并同时表明计算的不确定性。...首先，我们显示从一个标定棋盘姿态计算的转换参数的结果。如图所示，我们选择六种不同的棋盘姿态，以显示对不同外部校准参数的影响。 ? 图4：六种不同棋盘姿态的模拟图像。
自洽性 自洽性是关于“如何学习”，即自主智能系统通过最小化被观察者和再生者之间的内部差异来寻求最自洽的模型来观察外部世界。 仅凭借简约原理并不能确保学习模型能够捕获感知外部世界数据中的所有重要信息。...这导致了一个关于学习“自洽”表示的相当深刻的问题：为了验证外部世界的内部模型是否正确，自主系统真的需要测量数据空间中的差异吗？ 答案是否定的。...2 通用学习引擎：3D 视觉与图形结合 论文总结，简约性和自洽性揭示了深度网络的角色是成为外部观察和内部表征之间非线性映射的模型。...如果是这样，那么这两个原理表明紧凑和结构化的 3D 表示就是要寻找的内部模型。...视觉输入重建和识别内部 3D 模型的前向过程，而计算机图形学表示其对内部 3D 模型进行渲染和动画处理的逆过程。
2、审批过程长除了渲染本身需要花费时间外，审批流程也是一个很大问题，一般在确定最终效果前，会经过好几轮的审批和反复的修改。...即使在一个公司 内工作，也要协调各个参与人员的时间，如果是不同地方的人员要么采用共享桌面、远程或者邮寄的方式。效果有限或者拉长了周期，渲染工作也需要多次重复进行。...首先我们来明确下实时渲染和传统渲染的区别，所谓实时渲染，肯定是强调的实时性，即对于任何3D模型的指令能很快的执行完毕。此外指令的执行是在爱服务器上，而不是本地电脑。...使用方法也很简单，直接购买一台高性能的服务器根据需要配备多张显卡，在服务器上部署点量云实时渲染系统，将需要渲染的程序拷贝到服务器上，并将路径添加到云渲染系统中。那具体是怎么解决以上3个问题的呢？...无论是内部评审还是外部提案，只需要通过分享的网页链接直接查阅、交流沟通3D模型。综上所述，实时渲染方案对于3D行业现有的工作方式有极大的改善。
此类模型通常是开环系统，需要通过监督或自监督进行端到端的训练。在控制论中，研究者长期遵循的一个原则是，这种开环系统不能自动纠正预测中的错误，并且不能适应环境的变化。...这两个原则分别旨在回答以下两个关于学习的基本问题： 1. 学习什么：从数据中学习的目标是什么，如何衡量？ 2. 如何学习：我们如何通过高效和有效的计算来实现这样的目标？...一旦学习的目标明确并确定，第二个问题的答案自然会落入控制 / 博弈论领域，该领域提供了一个普遍有效的计算框架，即闭环反馈系统，用于一致地实现可测量目标，如下图 1 所示。...为了控制学习完全忠于表征过程，该研究引入了第二个原则：自洽原则，即自主智能系统通过最小化被观测对象与重新生成对象之间的内部差异，来寻求外部世界观测的最自洽模型。...如果是这样，那么这两个原则就表明，一个紧凑和结构化的 3D 表征就是我们要寻找的内部模型。这意味着我们可以并且应该在一个闭环计算框架内统一计算机视觉和计算机图形，如图 10 所示。
在第一部分中，我们将仅计算内部参数（假设外部参数是已知的），而在第二部分中，我们将共同计算内部参数和外部参数。 内部参数计算 我们使用的校准对象是魔方。 我们对立方体进行成像，如下图所示。...2D点（x，y）与相应3D点（X，Y，Z）之间的关系由下式给出 1. x =αx（X / Z）+ s（Y / Z）+ px 2. y =αy（Y / Z）+ py 内部和外部参数计算 在上一部分中，我们假设已知外部参数...接下来，我们要计算相机投影矩阵P = K [R t]，其中K是内部/本征校准矩阵，R是旋转矩阵，用于指定相机坐标系与世界坐标系的方向，而t是转换向量，可以确定摄影机中心在世界坐标系中的位置。 3....最简单的这种对应关系是在未知相机映射下的3D点X及其图像x之间。给定足够多的这种对应关系，可以确定相机矩阵。 算法 假设给出了3D点和2D图像点之间的许多点对应关系。...验证计算参数的准确性 为此，我们将计算重新投影误差，该误差是对2D点与通过使用计算出的相机参数投影3D点而获得的2D点之间距离的度量。 该图以橙色显示了原始2D点，并以绿色显示了重新投影的点。
数字图像是真实世界中的对象通过光学成像设备在光敏材料上的投影。在3D到2D的转换过程中，深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用的3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。...从外部世界的点X发出的光穿过小孔，并投射在像平面上的点x上。 3D空间中的点X和成像平面上对应的点x坐标之间的定量关系为： ? 我们可以按以下形式表示3D和2D之间的转换。 ?...在实际计算中，我们首先将3D点转换成4维向量（在结尾填充1），然后在左面乘以变换矩阵。这个矩阵P被称为相机投影矩阵，它是完全由相机参数决定的。 上式假定主点p在坐标的原点。...我们可以在世界坐标系X中的点和图像平面中的点x之间做一个映射，表示为 ? K中的参数称为相机内部参数，其余参数R和C称为相机外部参数。 对极几何 对极几何是两个视图之间固有的射影几何。...双目测距是这方面的应用之一。 第二个是确定两个目标点的相对位置和姿态。在未知视角位置的情况下，通过在图像对中搜索匹配点，可以获得两个位置和姿势之间的相对关系。
同时一个长期困扰软件研发的问题是，需求总是在变化，无论预先设计如何“精确”，总是发现下一个坑就在不远处。...上下文映射 限界上下文仅是一种对领域问题域的静态划分，还缺少一个重要的关注点，即：限界上下文之间是如何协作的？...内部通过端口和外部系统通信，端口代表了一定协议，以 API 呈现。 一个端口对应多个适配器，对应多个外部系统，对这一类外部系统的归纳，不同的外部系统需要使用不同的适配器，适配器负责对协议进行转换。...贫血模型和充血模型都是满足数据+行为的，应该采用哪种模式，大家这是一个争论了旷日持久的问题，关注点还是在于领域模型是否要依赖持久层，我个人还是偏重于贫血模式，依赖持久层就意味着单元测试的展开要更加困难，...在聚合中，根是唯一允许外部对象保持对它的引用的元素，而边界内部的对象之间则可以互相引用。
论文简要 在这项工作中，视频中的3D姿态可以通过全卷积模型来估计，具体是在二维关键点上通过空洞时间卷积的模型得到3D姿态。我们还介绍了一种不带标签（反向投影）的半监督式训练方法。...本文创新点有两个：（1）在网络结构方面，基于空洞时序卷积将2D关键点轨迹推理出3D人体姿态，在计算量和模型参数量上远小于基于RNN的模型；（2）在训练数据方面，采用半监督学习解决数据量不足的问题，相比于其他方法...，该方法仅仅需要相机内部参数（数据增强的过程中需要相机参数对ground-truth姿态进行几何变换），不需要2D标签或带有外部摄像机参数的多视图图像。...最近，有人提出了LSTM序列到序列学习模型，该模型将视频中的二维姿态序列编码为固定大小的向量，然后解码为三维姿态序列。然而，输入和输出序列具有相同的长度，2D姿态的确定性转换是更自然的选择。...本文方法 4.1 时序空洞卷积模型 image-20201126112311029 我们的模型是一个具有残差结构的完全卷积的架构，它将一个2D姿态序列作为输入，并通过时间卷积对其进行转换。
尽管在计算机视觉和图形学社区中隐式表面 SDF 广为人知，但之前尚未有研究直接学习 SDF 的连续、可泛化 3D 生成模型。 ?...DeepSDF 通过连续体积场来表示形状的表面：场中点的大小表示到表面边界的距离，标记（-）和（+）分别表示该区域是在形状内还是在形状外，因此我们的表征隐式地将形状边界编码为习得函数的零水平集（zero-level-set...），同时显式地将空间分类表示为形状内部／外部区域。...符号距离函数是一种连续的函数，对于给定的空间点，输出该点至最近表面的距离，该表面的符号则编码该点是在水密表面的内部（负）还是外部（正）： SDF(x) = s : x ∈ R^3 , s ∈ R，(1)...在训练刚开始的时候，每一个数据点都会被分配一个随机初始化的潜在向量。并且潜在向量会通过标准反向传播和解码器权重一起优化。在推断过程中，解码器权重是固定的，此时会估计最优的潜在向量。 ?
相关方法 1.三维向量对的结构 一般来说，对于一个物体的刚性变换仅仅需要三个3D点来表示即可，三维向量对的三个点有相同的起点和不同的终点。向量对结构如图1所示： ?...其中N是提取向量对的数量，向量对特征的数量是通过直方图累加得到的，通过使用柱状图，向量对的发生概率由公式（4）得以计算，给定一个发生概率?ℎ,我们用1−?ℎ(??,??1,??2)来表示特殊性向量。...3.利用可视性来提取向量对 a.可视性的定义 通过使用一个目标物体来表示点云，物体表面的可视性受深度测量方法、传感器的内部影响、传感器到物体的距离、观测点的方向和物体的形状的影响。...因此，本文通过仅仅计算了后两者因素，将对象模型指向投影平面的一个视点向量作为法向量，来确定可观察的点，投影到同一平面坐标，离该坐标最近的为投影平面。图2显示了投影平面的示例以及可观察点。 ?...图2 投影平面以及可视点 b.可视性的计算 对象模型的可视性是通过每个表面的点云随机处理来实现的，点p的可视性由公式（5）来计算。 ?
美国艾伦细胞科学研究所（Allen Institute for CellScience）的科研人员利用人工智能技术开发了一种人类活体细胞3D模型，并向外部人员免费提供，可帮助科学家们探索癌症、阿兹海默症等重大疾病...该模型被称为艾伦集成细胞（Allen Integrated Cell），是利用人工智能开发的。计算机通过程序设计而进行学习，并研究了数以万计的人类活体干细胞的图像。...其中一些细胞经过基因改造，可以产生可见的内部结构，如线粒体。其他的是未被改变的细胞，需通过标准实验室显微镜观察。随着时间的推移，此类计算机模型学会了观察典型细胞的图像并找出它的内部组织。...后来，作为一名医学插画师，他获得了能够识别细胞内部结构的技术。但即便如此，也只能同时观察两三个组成部分。“你真的需要能够看到所有这些组成部分，看看它们是如何一起工作的，”他说。...这可能意味着，即使是在发展中国家，一个基础实验室也可以探查到癌细胞内部，确定哪种治疗效果最好。
在坐标系转换过程中，需涉及投影矩阵；而投影矩阵则由相机外部参数与相机内部参数组成[3]。其中，相机内部参数由相机内部结构决定，包括相机焦距、像主点坐标、像素大小等。...相机外部参数指相机在拍摄过程中的运动参数，用以描述相机位置、姿态信息；通过其可以恢复图像拍摄时相机的运动轨迹与姿态信息。...；基于相机内部参数与外部参数所组成的投影矩阵，借助四种坐标系之间的转换规则，将二维图像中特征点映射至三维空间坐标系，形成三维点云；最终利用优化后的三维点云，对区域空间三维场景特征加以描述，实现目标区域的空间三维模型重建...其中，红色边框内部为纳入计算区域，呈现蓝色的点则为落入这一区域内部的图像获取点，共108个。上述区域详细信息如下图所示。其中，为提高后期拼图效果，研究区域应较小于纳入计算区域。 ...”计算得到的是教学楼这一“Volume”所有处于建筑外部的面积之和——亦即教学楼除去底面之外其它各面的表面积。
ε是转换噪声，可以确定当前状态与前一个状态的紧密相关程度。 第二步是“校正”预测。传感器收集自主导航的测量值。有两类传感器：外传感器器和内传感器(proprioceptive)。...外传感器从外部环境中收集信息，包括声纳，距离激光，相机和GPS。在SLAM中，这些是观察值。内传感器利用编码器，加速度计和陀螺仪等设备收集系统内部信息，如速度，位置，变化和加速度。...一旦确定了质量点，算法就通过非线性函数传递质量点以创建一组新的样本，然后将预测分布设置为正态分布，均值和协方差等效于变换点。 由卡尔曼滤波强加的单模分布假设意味着不能表示其他状态假设。...因为粒子的数量可以不断增多，因此对该算法的改进集中在如何降低采样的复杂性。重要性采样和Rao-Blackwellization分区是常用的两种方法。...标记是在环境中由3D位置和外观描述的区域（Frintrop和Jensfelt，2008）。显著特征是由2D位置和外观描述的图像区域。
通过对不同相机不同传感器采集到的信息（形状，温度等）进行融合比较，可以计算得到例如应变场、温度场等数值。通过带入理论模型可以进行参数反向优化等。...根据像素值的统计信息来计算相似性测度又可划分为最小二乘法，傅里叶法，互相关法，互信息法等等。 ②基于外部特征的配准。...在医学图像中，通过在患者身上固定标记物或向体内注入显影物质以获得在图像上的确定的标记点，称为外部特征点。 ③基于不同装置成像坐标的配准 7....其中，如何选取合适的特征进行匹配是配准的关键所在。 以基于特征的图像配准通用流程为例： 基于特征的图像配准通用流程[3] ?...②互信息 Mutual Information (MI) 互信息是确定两个图像中相应体素的图像强度之间相似度的另一个度量。当两个图像准确对齐时，互信息最大化。互信息的值是非负且对称。
从几何关系估计深度 图1：几何投影模型效果图 从上图我们可以看到物体的深度 Z、相机的焦距 f、物体的实际高度 H 和物体在图像平面上投影的 h 之间由几何相似性可以得出一个几何投影模型： 几何投影模型是一种最常见的...固定预测的投影高度 h，将不确定性通过预测的实际高度 H 传到计算的深度，MonoRCNN 则是固定预测的实际高度 H, 将不确定性通过预测的投影高度 h 传到计算的深度，同时也和 GUPNet 一样用深度的方差值来辅助修改...上面的几篇论文都是最近利用几何投影模型计算深度的尝试，想获得准确的深度，对于几何投影模型来说，如何获取两个准确的高度是最关键的，目前的做法是将不确定性 (uncertainty) 引入到高度估计中，但是有没有其他的思路来解决高度估计的准确性问题...更为关键的是，论文通过实验证明 DD3D 这种端到端的模型相比于基于 Pseudo LiDAR 的方法有更好的泛化能力，这一点在实际场景的使用中还是非常关键的。...，大量的体素的特征其实是相同的，而通过基于多视角的图像，3D 空间中某个点的特征会来自于不同的图片，通过综合来自不同图像的特征，一是能扩大图像对应的可视空间，二是能提升 3D 空间中特征的表达能力，使得特征更有判别力
而在3D渲染中为了能获得更加真实的渲染效果，光照计算就不可或缺。 在Shader的光照计算中，主要有 环境光，漫反射光，镜面高光。光源类型分为：平行光，点光源，聚光灯。...漫反射光的计算模型主要有 兰伯特光照模型和 半兰伯特光照模型。在 BlinnPhongMaterial 中使用的是 兰伯特光照模型。 ? 兰博特光照模型 ? ?...在 BlinnPhongMaterial 中计算漫反射使用了 Lighting.glsl 库中的函数LayaAirBlinnPhongLight ，该函数接收的输入光向量（L）为光源 到3D模型点的方向...角度衰减：将圆锥体分成两部分：一个内部圆锥和一个外部圆锥，内部圆锥发出固定强度的光，在内部圆锥以外强度平滑地逐渐减少。 ? ?...通过以上内容的介绍，我们可以了解到：如何在LayaAir引擎中获取3中灯光数据（平行光，点光源，聚光灯），如何去计算经典光照模型（环境光，漫反射光，镜面反射高光）。
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