该项目汇集了 88 名国际财团的研究人员，以大幅提高公开的以自我为中心的数据规模，使其在录像时间方面比任何其他数据集都大20倍以上。...“这意味着人工智能在实时运动、交互和多感官观察的背景下，通过人眼理解日常生活活动。”...学习手如何与物体互动对于AI指导我们的日常生活至关重要。AI必须检测第一人称的人-物交互，识别抓取，并检测物体状态变化。...Facebook AI 试图通过 Ego4D 项目打造一条全新的道路，以构建更智能、更具交互性和灵活性的计算机视觉系统。...随着人工智能对人们正常生活方式有了更深入的理解，它可以开始以前所未有的方式对交互体验进行情境化和个性化。
前面提到的设计模式大大提高了代码的可读性与可维护性。然而，在WEB应用设计与开发中一个基本的需求与挑战：数据库应用，这些设计模式都没有涉及到。...数据映射模式使您能更好的组织你的应用程序与数据库进行交互。 下面我将用实际代码说明，如果一个表发生变动。我们要修改客户端代码就可以了。特别是游戏项目，需求经常可能会经常变动。...php /** * 抽象数据映射 * */ abstract class Table{ public function __call($method, $args) {...get_class($this))))) { return strtolower($method); } } } /** * 数据映射到表
以鞋服产业为例，现在的传统时尚产业群面临升级转型难、产业供给侧改革数据缺乏等问题，企业有心谋求转型发展，根本上却无力解决。...而随型首创人体三维数据saas交互玩法，将以人体数据为纽带搭建产品与用户间的联系，提供中国首个传统鞋服领域专属企业级SaaS服务，希望通过人体数据给传统时尚行业带来转变的契机。...将人体数据作为产品与用户核心连接点，提供人体数据“SaaS+”核心交互服务。...流量交互：推动传统产业沉默流量共享，实现传统鞋服产业共享经济模式。以人体数据为基础，打通产品与用户间连接，在解决传统鞋服领域基础痛难点上，推动产业增量发展。...随型首推人体数据“saas+”服务商，提供未来的人体数据方法论 随型基于随型智能硬件为获取人体数据为入口，结合成熟的云端数据交互技术，解决以鞋服为核心的传统时尚产业数据交互难题，旨在变革鞋服行业，在时尚产业领域实现以技术求创新
目录 核心思想 框架结构 实现细节 要点分析 思考展望 核心思想 本文算法首先获取到深度信息和二维目标位置先验之后，将二维深度信息映射到三维空间，以点云数据形式进行后续处理。...将生成的深度转换为点云，这是一种更好的3D检测表示，然后使用2D边界框来获得关于感兴趣区域位置的先验信息。最后，提取每个RoI中的点作为后续步骤的输入数据。...三维数据生成 采用现有的方法（文章重点在于使用而非获取数据，所以具体方法未公布）训练两个深度CNN来生成深度图和2D边界框来提供空间信息和位置先验; 利用camera calibration文件将给定二维图像空间深度的像素坐标...思考展望 如果用2D的图像做3D的检测，数据的表示和交互形式是关键点。采用端到端的框架（提供一份数据，希望得到某种输出），由于CNN内部不同特征之间的隐式关系或间隙巨大，会限制神经网络的学习能力。...盲目的叠加不同数据或者特征并不是一种好的方式：比如图像与深度图直接concat，或者点云特征和图像特征直接concat。
与现有的直接从单目图像中估计3D边界框或者使用深度预测网络从2D信息中生成3D目标检测的输入相比，DETR3D直接在3D空间中进行预测。...使用一个新的集合预测模块来解决这些问题，该模块通过在2D和3D计算之间交替来连接2D特征提取和3D边界框预测。...这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头，以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始，这些查询是从数据中学习的。...它使用L层基于集合的计算从2D特征图中产生边界框估计，每层都遵循如下的步骤： 预测一组与对象查询相关的边界框中心 使用相机变换矩阵将这些中心投影到所有的特征映射中 通过双线性插值采样特征，并将其合并到对象查询中...reference_points_cam[..., 2:3], torch.ones_like(reference_points_cam[..., 2:3])*eps) # 此时将其进行归一化，并且获得边界框的中心点坐标的形式
假设以车辆中心为原点，世界坐标系中某一个点x0=[X, Y, Z, 1]T在图像上的投影点为x=[x, y, 1]T。则他们满足成像方程： ?...图6：三个表面特征的映射和提取 这里对3D框的预测采用分类形式，分类目标为离散3D框残差尺寸。预测网络如下图： ?...图7: 实现残差尺寸预测的网络结构 网络的输入为变换的车辆表面和2D框图像上下文特征；输出为真实3D框坐标与预估坐标的差值，公式如下： ?...其中∆u, ∆w, ∆u’, ∆w’为左右视图中目标2D框的横坐标与锚点(anchor box)的偏差。∆v, ∆h为纵坐标偏差和高度偏差。...与Faster-RCNN中的RPN相比，stereo-RPN同时计算了可能的2D框，并且对左右视图的2D框进行了配对(association)。
通过对人体姿态的估计，可以进一步明确人与虚拟现实世界的关系，增强交互体验。 人机交互：人体姿态估计对于计算机和机器人更好地理解人的身份、位置和行为是非常重要的。以人类的姿势（例如。...根据人体模型的不同表示，可以以不同的方式处理生成方法，例如关于人体模型结构的先验知识，从不同视图到2D或3D空间的几何投影，高维参数化空间回归方式的优化。...基于回归的方法直接将输入图像映射到人体关节坐标或人体模型参数。基于检测的方法将人体各部位作为检测目标，基于两种常用的表示方法：图像块和关节位置热图。...从图像到关节坐标的直接映射是一个非常困难的问题，因为它是一个高度非线性的问题，而小区域表示提供了具有更强鲁棒性的密集像素信息。与原始图像尺寸相比，小区域表示的检测结果限制了最终关节坐标的精度。...Pavlakos等人用人体关节的额外顺序深度作为约束来训练网络，通过这些约束，2D人体数据集也可以输入顺序深度注释。Li等人设计了一种嵌入子网络学习潜在姿势结构信息来指导三维关节坐标映射。
这个方法的核心思想是利用人与物体之间的交互作用，通过优化每个实例的内在尺度(指定它们的度量大小)，在一个公共的3D坐标系统中对它们进行空间排列。...估计3D人体模型：通过检测算法提供的人体包围框，估计SMPL的三维形状和姿态参数、3D人体由姿态θ、形状β和一个弱相机视角π（将网格投影到图像坐标中）。...在这项工作中，作者发现人与物之间的相互作用可以为人与物之间相对空间排列的推理提供重要线索。利用这一点需要两个步骤：识别交互的人和物体，定义一个目标函数，以正确调整其空间排列。 ?...确定人和物的交互：假设人和物体在一定的世界坐标附近，在人和物体之间使用3D 边界框重叠来确定物体是否与人交互，对于较大对象类别，世界坐标中的每个类别三维边界框的大小设置为较大。...第二个表示交互损失，首先引入一个粗糙的每个实例间的交互损失，将人和物体拉近： ? 然后使用标签拉近交互区域以实现更好的对齐： ? 作者发现在一个类别内，物体大小的变化是有限的。
通过将用于回归目标框的信息映射到嵌入空间来预测条件spatial query。...每个key都是通过添加一个content key (编码器的content embedding输出)和一个spatial key (对应的标准化2D坐标的positional embedding...然后展示了如何将它们映射到embedding space形成query ，使spatial位于key的2D坐标映射到的同一空间。 解码器embedding包含不同区域相对于参考点的位移。...Conditional spatial query prediction 通过embedding f和参考点s预测条件空间查询， 以便与key的标准化2D坐标映射到的位置空间对齐。...空间和内容映射的组合过滤掉了其他高亮部分，并保留了极端高亮部分以实现精确的box回归。
另外，为了兼顾团队本身的技术栈（Vue）和项目的可维护性，我们最终使用了与 Vue 框架结合，通过 Vue 模板来控制 canvas 渲染的方案。 下面我们从渲染、交互、数据与视图三个方面来介绍。...其中渲染部分主要考虑了性能问题，交互部分介绍了如何模拟浏览器的事件机制，数据与视图部分说明了如何与支持双向绑定特性的 Vue 框架结合。...定位 定位的基础在于坐标系统，canvas 的坐标系 A (x', y') 是固定的，而 canvas 内部对象的坐标系 B (x, y) 也是相对固定的，坐标系 A 与 B 之间存在以下关系...节点内部的子坐标系以图形中心 (cx, cy) 为原点，若子坐标为 (x, y)，父坐标为 (x', y')，则内部的父子坐标系存在如下关系： 节点内部绘图单元的位置，由节点上具体布局算法来确定，...在有了定位的坐标系和逐层的状态判断之后，就能够从顶层的坐标计算出当前交互的对象，并向上抛出事件。
1、语义分割语义分割是指根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应上属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。...2、矩形框标注矩形框标注又叫拉框标注，是目前应用最广泛的一种图像标注方法，能够以一种相对简单、便捷的方式在图像或视频数据中，迅速框定指定目标对象。...5、点云标注点云是三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性，常应用于自动驾驶领域。...7、2D/3D融合标注2D/3D融合标注是指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注，并建立关联。该方法能够标注出物体在平面和立体中的位置和大小，帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达感知。...9、OCR转写OCR转写是对图像中的文字内容进行标记与转写，帮助训练和完善图片与文本识别模型。
对于每个对象，把真值框标准化为两个坐标点（x1，y1，x2，y2）和one-hot 类别向量连接起来作为描述符。面向对象的描述符被传递到标签编码模块中用于优化标签嵌入。...该过程在每个学生出现金字塔尺度上执行以检索交互嵌入。 在交叉注意过程中，利用一系列键和查询标记来计算KQ注意关系，从而聚合值以获得注意输出。...映射到2D特征映射空间以获取指导性知识。...将每个对象绑定交互嵌入填充到零初始化特征映射上对应的真值框区域中。 对于每个对象，通过计算向量化对象掩码之间的矩阵乘法来获得其p尺度的特征映射，投射和交互的embedding。...所有这些面向对象的映射被添加到一个统一的映射中以形成结构化知识。 知识映射器将交互嵌入映射到特征映射空间，作为最终的指导知识，同时考虑对象内表示一致性和定位启发式。
具体地，作者从两个并行的特征 Backbone 中，将3D点云和2D多视图像映射到多尺度激光雷达BEV特性和摄像头全景特性。...然后，作者使用一个编码器以双边方式交互异质特性，从而实现渐进的表示学习与集成。为了充分利用每个模态的表示，作者设计了一个解码器，以分阶段进行多模态预测交互，从而产生更准确的感觉结果。...跨模态对应映射和采样。为了定义跨模态邻接性，作者首先需要构建表示 和 之间的像素到像素（s）对应关系。为此，作者在图像坐标系 和BEV坐标系 之间构建密集映射（ 和 ）。...是通过图像表示 增强的 LiDAR 特征图，并将它转换回笛卡尔坐标系统以进行后续交互。...具体而言，对于每个3D边界框，作者将它映射到图像表示中，得到二维凸多边形，并取其最小轴对称内切矩形作为RoI。
因此，研究团队通过使 2D 扩散模型具备视角感知能力，并生成规范坐标映射（CCM），从而在提升过程中与 3D 几何结构对齐，解决了这一问题。...为了实现这一目标，团队提出了一种方法，即通过与 3D 数据集中的规范坐标映射（CCM）对齐的方式，确保 2D 扩散模型中的几何先验能够正确生成 3D 一致的几何结构。...此外，他们还对从物体渲染的坐标映射进行了各向异性缩放，以增强不同视角下薄结构的空间坐标差异，从而改善了对 3D 结构的感知。 相机信息注入。...微调 2D 扩散模型。在获得规范坐标映射和相应的相机参数之后，研究人员微调 2D 扩散模型，以在特定视角条件下生成规范坐标映射，最终对齐 2D 扩散模型中的几何先验。...在优化期间，团队渲染规范坐标映射（CCM），并将其输入到对齐几何先验（AGP），以计算几何 SDS 损失来更新 NeRF 的几何分支。
05 用一行 Python 代码进行交互式多维可视化 我们特别为我们的交互式多维图表感到自豪，例如散点图矩阵（SPLOMS）、平行坐标和我们称之为并行类别的并行集。...通过这些，你可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据探索。在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： ?...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让你直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：你可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变你的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中。
神经场是一种从空间坐标到场景属性（如占有、颜色、辐射度等）的映射，与 Voxel 网格——其中映射是从一个离散的单元到该 Voxel 值——不同，在神经场中，映射是一个学习到的函数，通常是多层感知机。...2.3 2D Vision-Language models 视觉-语言模型是一类旨在捕捉和利用文本与图像/视频之间关系的模型，并能够在这两种模态之间执行交互式任务。...定位任务的输出是一个3D边界框，通常是所参考目标的中心坐标及其3D尺寸。通常，点和尺寸的值被归一化到0-255的范围[19]，这限制了LLM需要预测的标记的范围。...PLA [308] 使用3D-标题对和对比学习将多视角图像与标题关联起来，以学习视觉-语义表示，而RegionPLC [309] 提出了一种区域感知对比学习方法，通过将2D模型映射到3D点的区域级标题进行组合...AvatarCLIP[337]提出了一种零样本CLIP监督的框架，用于从文本生成3D角色、几何雕刻、纹理映射和动作合成。CG-HOI[338]使用扩散模型从文本中刻画动态的人与物交互。
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。...as html --与HTML交互相关的组件 import plotly.graph_objects as go --plotly的底层组件 import plotly.express as...：地理坐标散点图 在地理散点图中，每一行data_frame都由地图上的符号标记表示； 7、line：线条图 在2D线图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点； 8、line..._3d：三维线图 在三维线图中，每行数据框都表示为三维空间中多段线标记的顶点 9、line_polar：极坐标线条图 在极线图中，每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点...31、density_contour：密度等值线图（双变量分布） 在密度等值线图中，行data_frame被组合在一起，成为轮廓标记，以可视化该值的聚合函数histfunc(例如：计数或总和)的2D
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