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2D与3D变换技术详解

2D变换（2D Transform） 2D变换是指在二维平面内对元素进行的几何操作。CSS3中的2D变换主要包括以下几种： translate() - 平移 功能：将元素在水平和垂直方向上移动。...3D变换（3D Transform） 3D变换是在三维空间内对元素进行的几何操作。相比2D变换，3D变换更加复杂，可以在Z轴（深度）上对元素进行操作。...CSS3中的3D变换主要包括以下几种： 使用 transform-style 开启 3D 空间，可选值如下： flat ： 让子元素位于此元素的二维平面内（ 2D 空间）—— 默认值 preserve...perspective() - 视角 功能：设置3D变换的视角距离，使元素在3D空间中有深度感。...结语 2D和3D变换为Web设计和开发提供了丰富的视觉效果。掌握这些变换技术，不仅能增强网页的互动性，还能为用户带来更直观、生动的体验。

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人工智能使用深度学习将2D图像转换为3D图像

此外，他们证明了该系统可以从显微镜拍摄2D图像并虚拟地创建样品的3D图像，就好像它们是由另一台更高级的显微镜获得的一样。...校正像差的机会可能使研究活生物体的科学家能够从图像中收集数据，否则这些图像将无法使用。这项研究基于Ozcan及其同事开发的较早技术，该技术使他们能够以超分辨率渲染2D荧光显微镜图像。...研究人员将蠕虫的2D图像逐帧转换为3D，从而能够跟踪蠕虫体内单个神经元的活动。...从以不同深度拍摄的秀丽隐杆线虫的一或两个2D图像开始，Deep-Z产生了虚拟3D图像，这使团队可以识别蠕虫中的单个神经元，与扫描显微镜的3D输出相匹配。...研究人员还发现，即使仅使用与样品表面完全平行的3D切片训练神经网络，Deep-Z仍可以从样品倾斜或弯曲的2D表面生成3D图像。 ?

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    Halcon 2D图像转3D效果查看

    Halcon读取图像之后，可以直接通过下面的按钮转换成3D效果图(当然并不是所有2D图转换后的效果都比较好看) ?...Halcon的2D图转3D显示的过程应该是根据2D图像的灰度值来对应成3D信息的高度，灰度值越低，高度也越低，反之亦然，正规的用法应该是使用深度图转换显示3D重建效果，对应部件的高度信息。...如上图，我特意用windows画图工具标注了5种不同灰度值的形状，切换成3D模式显示效果如下(灰度值越低，高度也越低，反之亦然)： ?...还可以通过设置查找表LUT来给3D图着色，如下图所示： ? ?...Halcon20版本中LUT查找表新增一种显示模式jet，可以根据高度信息显示色阶，比如高度越低，颜色越接近蓝色，高度越高，颜色越接近红色，大部分3D商业软件的3D显示中均会使用此功能。

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    基于深度学习的2D和3D仿射变换配准

    导读 将配准从2D场景扩展到3D场景。 上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。...基于深度学习的仿射配准 我想看看像刚性变换和仿射变换这样的简单变换是否有效。所以我很快修改了代码来做无监督的2D仿射配准。这个想法是空间变压器网络的一个简单推论。...将输出中的每个位置映射到输入中的一个位置，使用如下公式： ? 由于新的采样位置可以是非积分的，双线性插值用于可微的采样，并允许梯度流回卷积神经网络，使整个框架端到端可微。...2D的结果 ? 扩展到3D 我修改了2D配准的代码，使其适用于3D volumes，并在T1-weighted扫描上进行了尝试。AIRNet的工作，与此相似。...但与AIRnet不同的是，它是在监督的方式下训练的，并且需要ground-truth仿射变换参数，这是在无监督的方式下训练的，就像VoxelMorph。 3D的结果 ? ? —END—

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    7 Papers & Radios | IJCAI 2022杰出论文；苹果2D GAN转3D

    机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括 IJCAI 2022 三篇杰出论文，以及苹果将 2D GAN 转换成 3D 的新研究。...最后，该研究将化学中的这种新变体应用于新目标分子的合成计划（逆合成）。在这个领域中，需要多种解决方案的集合。...该研究将文献中的其他修改应用于算法，并根据自然多样性度量表明它优于蒙特卡洛树搜索，这是针对同一问题的另一种著名算法。 证明 DFPN 不完整的图 G。 推荐：IJCAI 2022 杰出论文之一。.../abs/2207.10642 摘要：如何让一个已有的 2D GAN 变成 3D 级别？...推荐：仅做两项修改，苹果就让 StyleGANv2 获得了 3D 生成能力。

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    一文读懂深度学习中的各种卷积 ！！

    而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。...推广而言，即通过应用 个大小为 的核将输入层（ ）变换到输出层（ ）。 标准的 2D 卷积 在分组卷积中，过滤器会被分为不同的组。每一组都负责特定深度的典型 2D 卷积。

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    一文读懂深度学习中的N种卷积

    而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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    一文读懂深度学习中的N种卷积

    而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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    【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

    因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...为了将输入层（H×W×D）变换到输出层（(H-h+1)x (W-h+1) x Nc），所需的总乘法次数为： Nc x h x h x D x (H-h+1) x (W-h+1) 另一方面，对于同样的变换...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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    再谈“卷积”的各种核心设计思想，值得一看！

    而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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    一文读懂 12种卷积方法

    而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器  现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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    卷积有多少种？一文读懂深度学习中的各种卷积

    而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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    【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

    因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...为了将输入层（H×W×D）变换到输出层（(H-h+1)x (W-h+1) x Nc），所需的总乘法次数为： Nc x h x h x D x (H-h+1) x (W-h+1) 另一方面，对于同样的变换...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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    卷积有多少种？一文读懂深度学习的各种卷积

    因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...用于创建有 128 层的输出的标准 2D 卷积，要使用 128 个过滤器 现在使用深度可分卷积，看看我们如何实现同样的变换。 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...为了将输入层（H×W×D）变换到输出层（(H-h+1)x (W-h+1) x Nc），所需的总乘法次数为： Nc x h x h x D x (H-h+1) x (W-h+1) 另一方面，对于同样的变换...首先，典型的 2D 卷积的步骤如下图所示。在这个例子中，通过应用 128 个大小为 3×3×3 的过滤器将输入层（7×7×3）变换到输出层（5×5×128）。

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