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python 3D绘制

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开源 | CVPR2020 深度网络(DSGN)性能高于KITTI榜上其它基于的3D物探测器(AP高出10个)

为了减少这种差距,本文提出了深度网络(Deep Stereo Geometry Network, DSGN)。 该网络通过在可微积表示的三维积上检测三维物,有效地将三维结构编码到三维规则空间中,从而大大减小了这种差异。通过这种表现形式,可同时学习深度信息和语义线索。 在本文中,首次提供了一种简单而有效的单级三维检测方式,即以端到端学习的方式联合估计深度和检测三维物。 实验结果表明,本文提出的网络优于以前的所有基于的3D探测器(AP大约高10个),甚至在KITTI 3D目标检测排行榜上与一些基于LiDAR的方法性能不相上下。 下面是论文具框架结构以及实验结果: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请联系删除。

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    相机开发|感知的实例分割

    然而,公共数据集仅采用较短基线和焦距的摄像机,这限制了摄像机的测量范围。本文收集和利用高质量图片(HQDS)数据集,使用更长的基线和更高分辨率的焦距。 本文主要贡献如下: 本文提出了一种结合视差图的地理信息和图像域语义信息的感知实例定位网络(GAIS-Net)。我们的贡献总结如下: 1)通过融合图像和视差信息来回归对象掩模对图像进行实例分割。 为了利用信息,采用了最先进的匹配网络PSMNet,并在ROI头部引入视差信息。整个网络设计如下图所示。 建了一个两级检测器的骨干网络,如ResNet50-FPN,和一个区域建议网络(RPN)的非最大抑制。通过将图像输入主干网和RPN来收集目标。 2.5D ROI和3D ROI: 使用PSMNet和视觉对来预测密集的视差图,投射到左侧视觉帧上,RPN输出区域建议,并从视差图中裁剪出这些区域,然后把这些裁剪出来的视差区域称为2.5D ROI

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    three.js (一)

    这篇郭先生来说一说three.js都有哪些?在线案例点击预览three.js 1. 了解各种three.js 下面是three.js的分类介绍以及构造器的参数(r117版本) |名称|构造器参数| |-|-|-| |PlaneGeometry(平面)|width — | |BoxGeometry()|width — X轴上面的宽度,默认值为1。height — Y轴上面的高度,默认值为1。depth — Z轴上面的深度,默认值为1。 通过添加属性值得到相应| 2. 的介绍 现在给这些进行分类。 认识 先上图 image.png 图片对应的就是这些,如果你想更加细致的认识这些请看demo。接下来的篇我将详细的介绍这些的使用以及注意事项。 转载请注明地址:郭先生的博客

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    three.js (二)

    上一篇简单的介绍了的构造参数,这一篇郭先生就更加详细的说一说(十分简单的我就不说了) 1. ShapeGeometry形状 image.png 形状方便我们从一个或多个路径形状中创建一个单面多边形,和canvas一样都是二维图形。 TextGeometry文本 image.png 文本是一个用于将文本生成为单一的的类。 PolyhedronGeometry多面 image.png 这个其实和Geometry非常相似,通过传递点和面的数组构建,不过他还有两个参数,一个是半径,一个是细分数,简单的说半径越大就越大 TubeGeometry管道 image.png 管道顾名思义就是可以非常方便的制作出类似管道的

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    three.js (三)

    上一篇介绍了的构造参数,这篇郭先生就接着上一篇说。 1. ExtrudeGeometry挤压 image.png 挤压允许我们从一条形状路径中,挤压出一个Geometry。 LatheGeometry车削 image.png 车削创建具有轴对称性的网格,它将一条线绕着Y轴来进行旋转。 每个点的X坐标必须大于0,第二个参数是要生成的车削圆周分段的数量,默认值是12 3. ParametricGeometry参数化 image.png 参数化生成由参数表示其表面的。 ) * 1.7 * Math.abs(Math.cos(Math.PI * v)); target.set(x, y, z); }, 30, 12 ); 参数化可以做出十分丰富的数学

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    【Q&A-1】ABAQUS中通过Python完整选取并建Set

    'Part-1'] c = p.cells cells = c[0:3] p.Set(cells=cells, name='Set-index') 这个代码没按照findAt()的方式进行的选取 ,而是对于的序列进行了切片,稍作修改就可以对你的发来的问题模型所有的cell进行完整的选取并建set了: p = mdb.models['Model-1'].parts['Part-1'] c = p.cells cells = c[0:] p.Set(cells=cells, name='Set-index') 实际上ABAQUS提供了多种的的选取方式,也不仅仅用于set 的建,详细的内容请参阅帮助文档。 另外,如果需要一个一个cell建set的话,只需要进行循环切片就可以了,如果需要特定位置的cell建set,那么还是需要用findAt(),坐标你可以自己计算。 祝好!

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    Three.js教程(6):

    之前的章节中我们使用了平地、方块、球(Geometry),今天我们探讨更多的。 先说一个事实,在WebGL中只能绘制3种东西,分别是点、线和三角形。什么? 我们之前做的方块和球,明明就不是三角形呢?其实他们确实是由三角形组成的。多个小的三角形就是可以组成包括球以内的乎任。我们先从简单的例子开始今天的课程吧。 BoxGeometry 上面我们说的都是平面,现在看看三维,首先来看的是BoxGeometry,这个我们前面见得挺多的,就是一个长方。 更多 我们上面讲了5种,估计你也知道了创建的套路了,其他的创建方式和上面的基本一致,这里就不做更多的叙述了。 当然Three.js不仅仅可以使用给出的,甚至还可以自定义,最重要的是还可以导入其他建模软件做出来的模型,这一点是非常厉害的。

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    SceneKit_入门07_

    _入门06_行为动画 SceneKit_入门07_ SceneKit_入门08_材质 SceneKit_入门09_物理身 SceneKit_入门10_物理世界 SceneKit_入门11 掉落的文字 SceneKit_大神02_弹幕来袭 SceneKit_大神03_navigationbar上的3D文字 让学习成为一种习惯 学习目标 1.了解SceneKit 游戏框架中系统包含的对象 . 2.学习如形状物绑定的节点上,显示到视图中. ---- 系统提供的形状讲解 正方 学习技术很好玩 创建方法 SCNBox *box = [SCNBox boxWithWidth: floor]; floorNode.position = SCNVector3Make(0, -5, 0); [scnView.scene.rootNode addChildNode:floorNode]; 文字 cameraNode.position = SCNVector3Make(0, 0, 5); [scnView.scene.rootNode addChildNode:cameraNode]; 添加节点并且绑定形状物

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    three.js -组合网格

    名称 描述 intersect(相交) 使用该函数可以在两个的交集上创建新的。 两个相互交叠的部分就是新的 union(联合) union函数可以将两个联合在一起创建出新的。 subtract(相减) subtract与union函数相反。 通过这个函数你可以在第一个中减去两个交叠的部分,从而创建出新的 1. 绘制所需网格 我们先绘制所需的 var material = new THREE.MeshPhongMaterial({color: 0x2C85E1, shininess: 60, specular 注意使用ThreeBSP.js操作segments分段数多的速度较慢建议转换后保存模型。 转载请注明地址:郭先生的博客

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    视锥——初等解析

    透视与正交 视锥是当前3D行业最重要的透视模型,想要理解视锥,首先要区分透视和正交的区别。 ? 正交与透视的对统一:当视点远离物无穷远,视野角度无穷小,此时的透视就是正交。 ? 透视投影是模拟物理世界的规律,将眼睛或相机抽象成一个点,此时视锥内的物投影到视平面上的物满足近大远小的规律,而正交投影的所有投影射线都平行,物大小不随距离变化而变化。 ? 这个四棱锥本身就是一个初等,没有曲面,所以比较简单,花一点点时间研究一下非常有必要。 ? 先认识一下相关的名词,看一下上图就好了。 比较难懂的是FoV,即视锥头占据的角,由于角的计算涉及到球面积的积分,属于高等学的范畴,所以这里只要记住它的公式就行了。

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    2018,先个flag

    关于2017年的总结,之前也写了一篇文章写博客的这个月,获益良多,不过内容是只跟社区写博客有关的。 本来不习惯flag的我,前天看了清蒸不是水煮的一篇文章活动 | 走过 2017,迎来 2018 Flag。反而有点想flag。这也算是第一次参加社区的活动吧! 关于运动 身是革命的本钱。如果你有梦想,有愿望,有行动,但是身不健康,也没有意义。这里的flag不大,很容易达到,但是意义很大。 关于旅游 世界那么大,总要去看看,无论那些地方有没有去过。 验不一样的风俗,文化,看一些没看过的事物,开阔我们的眼界。对我而言,去旅游就给生活增添乐趣,丰富经历的方式之一。 关于美食 我本身就是一个吃货,每次看到没吃过的美食小吃,总是想要尝试下。 而现在,我更是对火锅有很大的兴趣,个朋友同学聚在一起,围着火锅,在一起有说有笑就是简单而开心的事情。 关于休息 这个是因为我比较注重劳逸结合,写代码累了我也会休息一下。

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    什么是车库?车库企业是如管理业务流程的?

    车库是用来最大量存取储放车辆的机械或机械设备系统。针对专业停车场管理公司提高停车场容量、提高收益、增加停车费收入的有效工具。 根据有关数据显示,2010年之后,我国停车设备行业进入快速发展阶段。 截至2019年末,行业内企业数量超过600家,机械式车库覆盖全国95%以上的城市,已经建成的机械式车库泊位490多万个,年均增长超过10%。 车库企业华达川就在此时入行。 二、业务流程冗长且需要多方协调 由于车库是一套机械设备,所以每个车库都需要根据位置的大小、使用环境等要素来进行定制,因此车库的业务流程就是先由合同触发、设计任务分配、工厂生产、工程部发货、安装 车库业务流程较长且协调工作较多,在华达川建之初,由于规模小,加上数字办公尚未普及,旗下工程项目管理的每个环节都是依赖于线下的Excel表来进系数据管理,因此公司需要花费大量的人力进系数据的梳理汇报

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    干货,如数据标签

    大家好,我是一哥,今天给大家分享一篇标签系如建设的干货文章,欢迎转发收藏~ 为什么要先介绍标签系? 一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么?如果让我来回答,一定是标签系。 标签系概览 ? 以京东的标签系中的京东超市为例用思维导图来拆解,后面我们会详细的介绍如构建标签系。 ? 以上大致介绍了一下标签系,那么我们接下介绍一下如构建标签系以及其构建过程中应遵循的一些原则。 实践中可应用到以下块: 智能营销 Feed流推荐 个性化消息push 标签系的设计 1.业务梳理 以业务需求为导向,可以按下面的思路来梳理标签系: 有哪些产品线?产品线有哪些来源渠道? 比如,用户消费能力需要综合结合多项业务的数据才合理,如解决? 模型标签的定义解决的就是从无到有的问题。建模型,计算用户相应属性匹配度。现实中,事实标签也存在数据缺失情况。

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    低成本视觉系统(视差图) ,只需美元

    本文分析了视觉在低成本领域的最新发展,包括原型和工业设计。我们描述了视觉的原理,并介绍了有关摄像机和数据传输协议及其与各种设备的兼容性的信息。 研究了视觉过程中的图像处理理论,详细描述了标定过程。最后,我们介绍了所开发的视觉系统,并提供了开发该系统时需要考虑的要点。 最后,给出了在 Windows 操作系统下用 python 语言实时调整视觉参数的软件。 低成本视觉系统(视差图) ,只需美元.pdf

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    3D相册,一个可旋转的相册

    11359.gif 主要功能:3D云相册,展示 可自行添加本地照片 可旋转,照片可放大 github下载 用的代码是用的云标签的code,代码略有改动 主要代码调用 // 调用展示

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    有效的安全运维

    此次技术分享意在让大家对企业安全运维有一个直观的认识,能够迅速融入企业安全系,胜任应急响应任务。 目录: 安全运维 1.操作系统安全 —-漏洞扫描 2.网络安全设备 —-硬件防火墙 —-IPS —-网络安全设备在大型网络中的应用 3.安全运维准则 4.应急响应 安全运维系的思维导图,基本涵盖了所有的常见漏洞类型及详细分类 Nessus对个人用户是免费的,只需要在官方网站上填邮箱,马就能收到注册号了,对应商业用户是收费的。 总来说还是不错,在国内也有很多人用。 2.IPS 入侵防御系统 入侵防御系统是电脑网络安全设施,是对防病毒软件和防火墙的补充。 【3】建V**和跳板机,避免公网直接登陆服务器。 【4】定期进行安全测试 ,及时升级漏洞和系统加固。 【5】树良好的安全意识,妥善保管账号、密码等敏感信息。

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    用户画像?这里有点心得

    本文从用户画像的概念、建画像的重要性、以及如用户画像三大方面,和大家一起浅谈心得。类似的文章有很多,我按照一般人比较容易理解和接受的的方式,将文章系统地进行了整理,下面进入正文。 二、为要建用户画像? 1 重要性 1)为了让团队成员在产品设计的过程中能够抛开个人喜好,将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行产品设计,因此,用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦,更加的专注。 三、如用户画像? 1 建议 最佳做法是在产品研发的初期就进行细致的调研并创建产品的用户画像。 细分用户 步骤三:建和丰富用户画像 1.为什么要丰富画像? 因为这部分是将赋予用户画像灵魂的关键步骤,将使之更加形象,堪比“画龙点睛”。 前期获取了大量枯燥且凌乱的基础数据,为了让用户画像在产品设计中发挥作用,我们必须让它活起来,这就需要我们细致分析数据,并赋予用户画像更多的元素,使其和饱满,把数据有规则的捏合成活生生的用户模型,参与到之后的产品设计当中

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    匹配导论

    ,根据对同一场景从不同位置拍摄的两视角或多视角图像,采用方法可以计算出深度信息。 在判断待匹配图像中的两个基元是否具有相容性约束时,可以选择的特征有以下三类: 1.像素特征,如灰度值等 2.光照特征 3.特征(质心,形状,边界,轮廓) 2.2.3 唯一性约束 唯一性约束要求对于待匹配图像 *(1)特征匹配 该类方法首先从待匹配图像中提取特征,用相似性度量和一些约束条件确定变换,最后将该变换作用于待匹配图像。 目前该算法的研究重点是如提高算法的效率。 Sun等[25]在2003年将置信扩展算法应用到匹配中并取得了很好的结果,2005年,Sun等又在算法中加入了可见性约束来检测遮挡现象。 2.4 遮挡 匹配中存在的不可见问题是由于场景的结构和场景中物的遮挡。

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