这里讲一下为什么我们需要光线追踪，主要是因为光栅化没有办法很好的处理全局的光照效果，就像上节课我们说的到软阴影，还有这个毛玻璃一样的反射光，以及这种间接的光照效果，光栅化无法很好处理，虽然光栅化很快，光线追踪很慢，但是光线追踪的效果很好
笔者最近接触到了一个很有趣的问题，有关于排球位置追踪。如果有看过排球比赛的话，大家想必都知道，排球的实时运动轨迹对排球的落点有很大的帮助。而如果可以预知排球的落点，就可以很好的在比赛中防住对手，把握取胜先机。因而产生了一个很有趣的问题：是否有可能预测比赛中的排球运动轨迹？这其实是一个典型的物体追踪问题，也是一个在笔者看来很有趣的题目。
今年7月Apple推出了AR工具ARKit，着实闪着了大家的眼睛。从目前的评测可以知道 ARKit已经非常成熟，完全可以进行商用了。
数据化营销与运营的教父级专家和行业意见领袖。行业智库：纷析数据科技的创始人。《网站分析在中国》博客全文作者，百度集团顾问与钻石讲师，腾讯星河计划顾问，Google mLab顾问。
新版 Unity引入了全新的 HDRP（High Definition Render Pipeline）渲染管线，开发者从此可以更加愉快的添加各类屏幕后预设效果。官方文档位置如下：
之前怀着忐忑的心情写了前端踩坑系列的第一篇，感觉有点粗制滥造，不管是排版方面还是问题的表达方面都有待提升，但也得到了一些鼓励。不管怎样，都会坚持去做！相对于第一篇，自己还是做了一些改进。
本文是 AAAI 2023 Oral 入选论文 Tracking and Reconstructing Hand Object Interactions from Point Cloud Sequences in the Wild 的解读。本论文由北京大学王鹤研究团队与北京通用人工智能研究院、弗吉尼亚理工大学、斯坦福大学、清华大学、哥伦比亚大学合作，针对追踪并重建一段输入点云序列中的手和物体这一任务进行了研究。
作者：michitang 前言 现在应用可以使用苹果的AR技术——ARKit，将有真实感的虚拟物体与现实世界无缝衔接，给用户带来身临其境、有参与感的体验。在AR app里，将3D的虚拟物体叠加到通过摄
各位朋友，欢迎来到新的篇章！在前面的文章中，我们学习了如何去除图像中的镜头畸变和晕影(Vignetting)，特别的是我还在上一篇文章中讨论了去除晕影操作的合理的位置。如果你忘记了细节，请回顾以下的文章：
凡是在零售行业的同仁，必定要接触数字。各种报表——日报、周报、月报周期性的要制作：也许要追踪销售进度，也许要查看库存水位，也许要看人员绩效等等。
【新智元导读】不同于在目标检测和识别等领域取得的丰硕成果，深度学习在目标跟踪领域进展相对缓慢，很大原因是缺乏数据——目标跟踪只有第一帧的标定框作为训练数据，在这种情况下训练一个深度模型十分困难。现有的基于深度学习的方法从几个不同的角度解决这个问题，但在跟踪速度和精度方面仍有很大的提升空间。 在目标追踪界泰斗、UC Merced 杨明玄教授的指导下，香港城市大学、阿德莱德大学、SenseNet的研究人员从深度学习的角度出发，提出了一种端到端的跟踪模型，将特征提取和响应生成融合在深度学习框架中，只采用单层卷积的
目标检测（Object Detection) 就是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，通俗点说就是给定一张图片要精确的定位到物体所在位置，并完成对物体类别的识别。其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
视频分割是自动驾驶、机器人技术、视频编辑等应用场景的基础技术，但目前的方法在零样本学习设置下，或是预测未见过的样本时，会出现性能不一致等问题。
为期三天的2018全球人工智能产品应用博览会昨天已经结束，现场参观人员对智能设备的热情非常高。此次的智博会共有来自10个国家的150家企业和人工智能机构参展，集中展示基于人工智能技术和算法的终端产品，吸引了近万人来体验，一个可听、可视、可玩、可互动的智博会。企业如下：
背景 Oculus的Touch, HTC Vive的Controller, PSVR的PS Move, 三家一线VR硬件都在给大家传达一个信息: VR下能够模拟双手的体感控制器是一个趋势. 在VR游戏中, 一旦有了双手, 这就意味着不光能看了…..如果说之前的VR游戏只是输出方式(显示器)发生了变化, 那现在有了个双手, 输入方式也发生了变化, 这对游戏来说是一个革命性的改变, 是完全可以改变用户体验的. 由此我们也看到了代表未来的一些VR应用开始出现: 如空间绘画Tilt Brush, VR雕塑Oculu
通俗的来说就是Cpu:(#`O′)喂你好,是Gpu吗？快点醒醒我这里又有画画的任务了(Cpu调用Gpu的次数),打一个比方比如上传很多文件到百度云或其他地方时,都会把它压缩到一个文件夹里,不会把它们分开上传(当然还有原因就是它们数据是相关,比如是主题的一套ico文件或软件的安装文件),排除这些和文件整合的原因,假设网速没有波动,分开传和压缩包,压缩包速度一定快很多的(不仅仅是因为压缩包更小),主要是每次上传还有一些预备动作(比如与服务器链接,初始化Socket等等),细心的会发现文件当拖动到百度云会有几毫秒的延迟。其实优化DrawCall主要是Cpu的处理速度的优化,Cpu和Gpu是并行工作的,处理的方式有一个命令缓存区,具体如图所示:
我们知道动画是由一帧一帧的图像连续播放形成，一般电影是一秒放24帧，也就是24fps，然后一般的视频是30fps的，虚拟现实要求达到90fps，那么关键帧就是指动画序列中的重要帧或关键时刻，用于定义动画中物体的位置、姿态、形状等
摘自：品玩 网站：www.pingwest.com 就在前30分钟，Facebook开发者大会会场，还在为Facebook CTO分享的、现阶段的人工智能甚至没有办法识别出一只踩在滑板上的狗是什么而开怀大笑，30分钟后，Oculus的首席科学家Mike Abrash，马上又给全场将近3000名全世界顶尖的开发者，上了生动的一课，主题只有一个——其实差不多人类也同样愚蠢，就像是一颗外接着多重感应器的CPU，而且还充满Bug。 别急着反驳。Mike Abrash在半个小时的时间里举了非常多的栗子来证明这一点
前言：前面提到的神经元之间的连接都是全连接，当输入超多的时候全连接参数给定也会超多，计算太复杂，这样利用人观察事物的原理,既先抓住事物的主要特征（局部观看），而产生的cnn，不同和重点是加了卷积层（局部感知）和池化层（特征简化）。CNN的应用主要是在图像分类和物品识别等应用场景应用比较多 层级结构 数据输入层：Input Layer 和机器学习一样，需要对输入的数据需要进行预处理操作 常见3种数据预处理方式 1 去均值 将输入数据的各个维度中心化到0 2 归一化 将输入数据的各个维度的幅度归一
从第一款FPS游戏《德军总部3D》出现以来，这种类型的游戏广受好评，创新的玩法也层出不穷，比如“吃鸡”。
SMARTFORMS 在激活时会生成一个对应的FUNCTION MODULE，通过DEBUG进入FUNCTION MODULE，可以发现：SMARTFORMS中定义的窗口信息、TEMPLATE 等都是存放在特定的内表中的，如下图所示：
“您好，我们是流行病调查的工作人员，请问您是手机尾号xxxx的机主吗?请问您最近有没有去过海淀区北太平庄下辖社区，……”，新的疫情爆in发以来，北京海淀区不下10+万人接到“流调”电话，很多人陷入封控
谷歌曾于2017年夏季，推出了Android版Motion Stills（动图制作软件），为大量Android设备提供出色的视频捕捉和观看体验。随后，谷歌又进一步优化了Motion Stills，使其
增强现实（Augmented Reality）是一种在视觉上呈现虚拟物体与现实场景结合的技术。Apple 公司在 2017 年 6 月正式推出了 ARKit，iOS 开发者可以在这个平台上使用简单便捷的 API 来开发 AR 应用程序。
在之前的某个教程里，我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam（树莓派的相机）。这次，我们将使用你的设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色的物体，像下边的动图里那样：
微软亚洲研究院常务副院长，著名人工智能专家芮勇在大会上带来了《计算视觉：从感知到认知的长征》的主题报告。芮勇理性分析了最近大热的人工智能和计算机视觉，并提出了计算机视觉发展的三大基石和未来可能的四大发
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 10 个在目标追踪任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）
https://blog.csdn.net/u010164190/article/details/72633245
数据猿导读 我们在光学上做了非常多的研究。首先是现在国内外量产能力非常不错的一个产品，是自由曲面，通过可量产的方案解决增强现实眼镜价值比较贵的问题。当然如果个人购买的话还不算是特别便宜。 作者 | 孙
玩一款电子视频游戏也能到“全身酸痛无力”的境界？没错，这就是VR游戏能够带给你的瘦身体验。玩室内VR游戏非常振奋人心，身临其境地参与游戏，直到你的体力彻底耗尽。弹奏虚拟钢琴、驾驶飞驰的赛车、在亚利桑那
在上期中，F老师分析出了扩展题1的漏洞和答案。那么，我们再来看看扩展题2和3： 2. 开放问题：我们把问题扩展到二维平面，并为机器人增加两条指令：up (向上走)，down (向下走)，在两个机器人无法通信的前提下，有没有办法让两个机器人相遇？
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】只需要一句话、一个点击、一支画笔，就能在任意场景分割追踪任意物体！ 近期，浙江大学ReLER实验室将SAM与视频分割进行深度结合，发布Segment-and-Track Anything （SAM-Track）。 SAM-Track赋予了SAM对视频目标进行跟踪的能力，并支持多种方式（点、画笔、文字）进行交互。 在此基础上，SAM-Track统一了多个传统视频分割任务，达成了一键分割追踪任意视频中的任意目标，将传统视频分割外推至通用视频分割。 SAM
在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0～n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。
项目中使用到了UILable来展示相关的文本内容，但内容的大小不确定，有可能会超过屏幕的大小,因此需要在外层嵌套一个UIScrollView来保证内容可以被完全展现给用户，在UILabel确定相关的高度后，再通过设置UIScrollView的contentSize 来限定UIScrollView的滚动范围，保证全部内容可被浏览到
玩 3D 游戏的时候，有没有想过这些 3D 物体是怎么渲染出来的？其中的动画是怎么做的？为什么会出现穿模、阴影不对、镜子照不出主角的情况？要想解答这些问题，就要了解实时渲染。其中最基础的，就是渲染管线。
常见的 游戏帧率 相关参数是 FPS , 是 Frame Per Second 的缩写 , 表示 每秒更新多少帧 ;
如果将这一系列图像通过足够快的速度连续展示，人类视觉就能产生“这是连续运动”的错觉。
You are given the number of rows n_rows and number of columns n_cols of a 2D binary matrix where all values are initially 0. Write a function flip which chooses a 0 value uniformly at random, changes it to 1, and then returns the position [row.id, col.id] of that value. Also, write a function reset which sets all values back to 0. Try to minimize the number of calls to system's Math.random() and optimize the time and space complexity.
ListView做为Android中最常使用的列表控件,主要用来显示同一类的数据，如应用列表，商品列表等。ListView的详细使用与介绍可查阅官方文档ListView。这里不再展示叙述。
转换方法可以参考：Android ImageProxy 转 OpenCV Mat对象
2017-05-31 by Liuqingwen | Tags: C4D | Hits
对大部分人来说，掌握Vue.js基本的几个API后就已经能够正常地开发前端网站。但如果你想更加高效地使用Vue来开发，成为Vue.js大师，那下面我要传授的这五招你一定得认真学习一下了。 第一招：化繁
看了下 Makefile，这句非常简单，就是 cp ./xxx ../xxx 而已，本身没什么问题。
SLAM的全称——Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图的构建)。它有三层含义，第一是进行机器人的姿态估计，第二是构建地图，第三是同时进行这两个事情。SLAM是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题，机器人构建地图的时候需要知道自己目前所在的位置(定位)，同时在定位到自己的位置之后要进行下一步——走，需要看周围的地图。
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/
计算机视觉技术让AI拥有了“眼睛”，而深度学习的出现让这双“眼睛”的算力增强，能够识别并对它看到的图像特征作出反应并获取对应信息。而其中，目标检测（Object Detection）作为图像理解中的重要一环，适用于包含多个对象的图片，需要对图像中的目标/物体进行定位和识别分类，从而确认它们的位置和大小，这也是计算机视觉领域的核心问题之一。
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