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「R」表格可视化 10+ 指南【前篇】

❞ 表格和图的区别： 表格：一般用来查询和比较单独的值，精确地展示数据。 图：一般用来反应数据集的关系和整体的形状。 表格用途分类 根据下图展示的用途分类选择是否需要使用表格： ?...`DT`[4] 或 `reactable`[5] 处理响应表（常用于 RMarkdown 和 Shiny）。 `flextable`[6] - 处理 Word 基于的表格。...你可以通过向 gt() 传递数据来创建表，其思想是通过管道逐步向 gt 表添加层或更改。...image-20201011221935178 添加组别 我们可以通过传入一个分组 tibble 将一个表分成不同的组别： yield_data_wide %>% head() %>% group_by...注意下面我们使用 locations 参数标记要修饰的表格列，而这里并不是指在数据中的位置（2:5），另外我们还可以使用 vars(name)（类似上面） 设定。

1.2K20

何恺明团队又出神作：将图像分割视作渲染问题，性能显著提升！

PointRend可以被合并到流行的元架构中，用于实例分割(如Mask R-CNN)和语义分割(如FCN)。...该技术被用来有效地渲染高分辨率的图像(例如，通过光线追踪)，只计算在该值与相邻值有显著差异的位置；对于所有其他位置，通过对已计算的输出值(从粗网格开始)进行插值来获得值。...图5：训练期间的点采样 实验和结果：实例分割和语义分割均优于基线方法 实例分割 我们将PointRend与表1中Mask R-CNN中默认的4×conv head进行比较。...在表6中，我们将DeepLabV3与带有PointRend的DeepLabV3进行了比较。通过使用res4阶段的扩展卷积，推理阶段输出分辨率也可以提高2倍。...在实例分割中，较大的对象更容易从PointRend能力中获得高分辨率的输出。而在语义分割方面，PointRend可以恢复小的对象和细节。

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    CVPR 2023 | Next3D: 用于 3D 感知头部头像的生成神经纹理栅格化

    对于动态部分，结合网格引导显式变形的细粒度表达式控制和隐式提出了一种新的表示，即生成式纹理栅格化三平面，它通过参数模板网格顶部的生成神经纹理来学习面部变形，并通过标准栅格化将它们采样为三个正交视图和轴对齐的特征平面...为了消除口腔边界的纹理闪烁，进一步将 输入到基于UNet的神经混合模块中，并获得 。...图2 静态部分建模 生成纹理光栅化的三平面能够对不同表情和形状的动态人脸进行建模，然而合成 FLAME 模板中未包含的静态部分（如不同发型、背景和上身）是一项挑战。...体绘制用于沿着投射通过每个像素的光线累积 σ 和 f，以计算 2D 特征图像 。利用 2D 超分辨率模块 将特征图像变为具有更高分辨率的RGB图像 。...表2 限制 尽管 Next3D 能够对一些罕见的表情（如眨眼、嘟嘴等）进行合理的推断，但很难对其他一些具有挑战性的表情进行完全一致的建模，如单侧嘴朝上、皱眉、吐舌头等,可以使用表情更丰富的高质量视频片段进行训练

    80530

    一键美化学术论文中的表格和图形，真的太适合科研党了...

    rempsyc介绍及安装 rempsyc 软件包中的便捷函数可让您的工作流程更快、更轻松： 可轻松定制各种统计图表（通过 ggplot2） 可导出到Word的漂亮 APA 表格（通过 flextable...disp", "drat", "wt"), group = "am" ) Format t-test results t_table <- nice_table(t.tests) t_table 标准的三线表...可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容： 视频教学，和读者零距离互动交流 及时修正勘误和定期新增绘制知识点...拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身 直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效 「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。...而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。 为何会有这个书籍学习社群？

    45510

    清华大学计图团队首创三角网格面片上的卷积神经网络，首次取得100%正确率

    因为网格数据较为复杂，包含点、边、面三种基本元素，缺乏规则的结构与层次化的表示，因此也更具挑战。...图 2 三角网格上的卷积示意图 由于三维数据格式中的面片顺序不固定，SubdivNet 在计算卷积结果时，通过取邻域均值、差分均值等方式，使得计算结果与面片顺序无关，满足排列不变性。...图 4 细分曲面的示意图 由于卷积和上下采样规则且灵活，Jittor 团队实现了 VGG、ResNet 和 DeepLabV3 + 等网络架构，在三维网格模型的实验中取得了显著的效果。...更多的消融实验可以阅读原论文。 1. 网格分类 SubdivNet 在三个网格分类数据集中进行了实验比较，如表 1 和表 2 所示。...表 3 给出 ModelNet40 和 Manifold40 上的分类精度，其中前两行以位置和法向为输入的点云的最好结果，后三行是网格模型的结果。

    67110

    SIGGRAPH Asia 2023 | 利用形状引导扩散进行单张图像的3D人体数字化

    然后，通过反向渲染将这些合成的多视图图像融合，得到给定人物的完全贴图的高分辨率3D网格。实验证明，该方法优于先前的方法，并实现了对来自单一图像的各种着装人体的逼真360度合成，包括复杂纹理。...最后，我们通过考虑合成的多视图图像中的轻微不对齐来执行多视图融合，以获得完全贴图的高分辨率3D人体网格。...图 4 首先，使用xatlas计算重建的3D几何的UV参数化。然后，通过具有对小不对齐鲁棒性的损失函数的逆渲染优化UV纹理映射 T 。...实验 定量比较 表 1 定性比较 图 5 消融实验 表 2 主要局限性 图 6 依赖外部方法： 提到方法主要依赖于现成的方法进行基本几何重建和背面合成。我们的方法继承了这些方法的局限性。...对这些方法的依赖可能意味着在这些步骤中存在的任何限制或不足都可能影响到最终结果。 缺乏视角依赖性： 尽管服装主要是漫反射的，但人体皮肤可能呈现视角依赖的高光。

    41710

    Ross、何恺明等人提出PointRend：渲染思路做图像分割，显著提升Mask R-CNN性能

    引言 图像分割任务涉及到了将从规则的网格中采样的像素映射到同一网格上的（一个或一组）标签图（label map）。对于语义分割任务来说，标签图表示对每个像素的预测类别。...类似地，在计算机视觉中，我们可以将图像分割看作底层连续实体的占用图，而分割输出（预测标签的规则网格）基于它的「渲染」得到。该实体被编码为网络特征图，可以通过内插在任意点进行评估。...点选择策略：选择少量真值点执行预测，避免对高分辨率输出网格中的所有像素进行过度计算； 2....该技术通过计算与其近邻的值显著不同的位置，来高效渲染高分辨率图像（如通过光线追踪）；其他位置的值则通过内插已经计算好的输出值来获得（从粗糙网格开始）。...通过自适应地采样点，PointRend 对 32k 个点执行预测，并达到了 1024×2048 的分辨率（即 2M 点），参见图 9。 ? 图 9：PointRend 在语义分割任务中的推断。

    84300

    多视图立体视觉: CVPR 2019 与 AAAI 2020 上的ACMH、ACMM及ACMP算法介绍

    但是分辨率的提高也意味着弱纹理区域的增多。纹理是一个相对的概念，比较同一个场景的低分率图像和高分辨率图像，我们会发现，在高分辨图像中是弱纹理的区域在低分辨率图像中却具有丰富的细节。...在获得较粗尺度下弱纹理区域的深度估计后通过上采样以及严格的几何一致性校验，然后将它们传播到更精细的尺度，在更精细的尺度上优化这些估计。...在表3中列出了ETH3D benchmark的13个高分辨率多视图训练集的比较结果。...表3为深度图的评测结果，表4为点云的评测结果，从表3和表4的结果中可以看出，ACMP的结果要比ACMH的结果好很多，并且在没有用多尺度信息的情况下，已经优于ACMM算法的结果。...ETH3D数据集深度图评测中绝对误差小于2cm和10cm的像素百分比 表4 ETH3D数据集高分辨率测试集点云评测（准确度、完整度、F1分数） 图9  部分ETH3D benchmark数据集深度图对比

    76210

    密集单目 SLAM 的概率体积融合

    不幸的是，由于缺乏对场景几何形状的明确测量，单目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。尽管如此，最近通过利用深度学习方法在基于单眼的 3D 重建方面取得了很大进展。...在这项工作中，我们展示了如何从使用密集单目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点，我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...不幸的是，我们还不能从随意的图像集合中获得像素完美的深度图，将这些深度图直接融合到体积表示中通常会导致伪影和不准确。...由于大多数操作都可以并行计算，因此我们利用了 GPU 的大规模并行性 3.3.深度上采样和不确定性传播 最后，由于我们想要一个与原始图像分辨率相同的深度图，我们使用 Raft [23] 中定义的凸上采样运算符对低分辨率深度图进行上采样...通过逐渐减小边界，我们可以在更准确但更不完整的 3D 网格之间取得平衡，反之亦然。在第 4 节中，我们展示了随着不确定性界限值的降低而获得的不同网格（图 2）。

    77630

    NID-SLAM：动态环境中基于神经隐式表示的RGB-D SLAM

    然而，一方面，由于场景中静态信息的减少，这些算法中的地图质量和内在联系较差。另一方面，由于缺乏对未观测区域的合理几何预测能力，这些算法通常存在恢复背景中可观的空洞。...我们整合精度提高的深度信息与语义分割以检测和移除动态物体，并通过将静态地图投影到当前帧中以填补这些物体遮挡的背景。 图2. 系统概览。...3) 建图：采用基于掩码的策略来选择关键帧，用于优化特征网格场景表示。4) 场景表示：通过表面聚焦的点采样，实现预测的颜色和深度值的高效渲染。 3. 方法详解 图2展示了NID-SLAM的总体框架。...利用语义先验和深度信息，消除动态物体，并通过静态地图修复这些物体遮挡的背景。在每次建图迭代中，选择关键帧以优化场景表示和相机姿态。渲染是通过对查看射线进行采样并在这些射线上各点处集成预测值来执行的。...3.3 场景表示和图像渲染 场景表示：对于场景表示，我们采用多分辨率几何特征网格 G_\alpha=\{G_\alpha^l\}_{l=1}^L 和颜色特征网格 C_\phi ，其中 l\in\

    43810

    基于图像到UV Map映射的3D手部高保真重建网络（ICCV2021）

    论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf Introduction Challenge：由于不同的手部姿势和严重的遮挡，目前方法的结果缺乏准确性和保真度。...在这项工作中，作者提出了一个更通用的高保真手部重建解决方案，输入一个低分辨率的UV位置图，并输出一个高分辨率的UV位置图。...在训练时，AffineNet直接从输入图像中输出UV位置图，而SRNet从UV位置图输入中输出另一种UV位置图，最后通过上述定义的UV映射，从UV位置图中重新恢复三维手部网格模型。...SRNet：由于3D手部表面由UV位置图表示的，因此通过UV图像空间中的超分辨率获得更精细的手部表面。作者提出了一种SRNet来将低分辨率的UV位置转移到一个高分辨率的图中。...SRNet的网络结构类似于超分辨率卷积神经网络(SRCNN)，但是输入和输出的是UV位置映射，而不是RGB图像。通过SRNet回归高分辨率UV位置图后，可以重建具有较高保真度的手部网格模型。

    79520

    完美支持任意分辨率输入的Vision Transformer出现 | 4032×4032等超大分辨率性能完爆DeiT等模型

    作者对所有 \{x_{ij}\} 执行平均池化以获得一个平均标记。随后，使用平均标记作为 Query ，所有 \{x_{ij}\} 作为键和值，作者采用交叉注意力将网格内的所有标记合并为一个单一标记。...s_{1} 和 s_{2} 都遵循均匀分布。在训练过程中，作者在参考坐标上加上随机生成的坐标偏移。基于新生成的坐标，作者对可学习的位置嵌入进行网格采样，从而得到模糊位置编码。...表2：在COCO2017数据集上，使用Mask R-CNN和 3\times 训练计划的不同 Backbone 网络的成果与比较。性能通过 AP^{b} 和 AP^{m} 进行评估。...结果：作者在表4和表5中报告了分割的结果。...对于AvgPool，作者将所有标记划分为 14\times 14 的网格，每个网格内的标记进行平均池化以融合该网格内的标记。此融合后获得的标记数量与经过ATM处理后获得的标记数量相同。

    1.4K10

    基于图像到UV Map映射的3D手部高保真重建网络（ICCV2021）

    论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf Introduction Challenge：由于不同的手部姿势和严重的遮挡，目前方法的结果缺乏准确性和保真度。...在这项工作中，作者提出了一个更通用的高保真手部重建解决方案，输入一个低分辨率的UV位置图，并输出一个高分辨率的UV位置图。...在训练时，AffineNet直接从输入图像中输出UV位置图，而SRNet从UV位置图输入中输出另一种UV位置图，最后通过上述定义的UV映射，从UV位置图中重新恢复三维手部网格模型。...SRNet：由于3D手部表面由UV位置图表示的，因此通过UV图像空间中的超分辨率获得更精细的手部表面。作者提出了一种SRNet来将低分辨率的UV位置转移到一个高分辨率的图中。...SRNet的网络结构类似于超分辨率卷积神经网络(SRCNN)，但是输入和输出的是UV位置映射，而不是RGB图像。通过SRNet回归高分辨率UV位置图后，可以重建具有较高保真度的手部网格模型。

    91620

    CVPR2021|用于立体匹配的可学习双边网格

    基于这个具有边缘保持特性的上采样模块，通过无参数的切片层（slicing layer）可以高效地从低分辨率的代价空间获得高质量的高分辨率代价空间。这样，费时的代价聚合只需要在低分辨率执行。...splat操作对图像进行下采样构建双边网格，blur操作对双边网格进行平滑滤波，最后通过slice操作将滤波后的双边网格上采样到高分辨率。...图1 基于双边网格的上采样模块，通过slicing操作能够从低分辨率的双边网格上采样得到一个高质量的高分辨率代价空间 嵌入式模块 CUBG模块可以无缝嵌入到许多现有的立体匹配网络结构中。...图3 在SceneFlow上的定性比较 嵌入到现有立体匹配网络 表3和表4展示了CUBG模块嵌入到GCNet，PSMNet，GANet_deep和DeepPrunerFast中，与原始网络在合成数据集和真实数据集的比较...表4 将CUBG模块嵌入到现有立体匹配网络中在Middlebury 2014，KITTI 2015数据集上的比较 KITTI数据集评估 图4和表5是分别在KITTI数据集的定性和定量结果，在现有的50ms

    1.5K20

    NeRFs和3D高斯溅射技术如何重塑SLAM：综述

    鉴于这一领域日益增长的研究和缺乏综合性的综述，本文旨在通过最新辐射场技术的发展视角，提供SLAM进展的首个全面概述。...这些方法通过连续的表面建模和减少的内存需求，实现了更高效的环境感知和地图构建。NeRFs和3DGS不仅能够处理噪声和遮挡，还能生成高分辨率的3D网格，显著提升了SLAM系统的性能。...表2对TUM RGB-D数据集的三个场景进行了摄像机跟踪结果的彻底分析，这些场景具有稀疏的深度传感器信息和RGB图像中的高运动模糊等挑战性条件。...讨论 场景表示 场景表示的选择在当前SLAM解决方案中至关重要，对建图/跟踪精度、渲染质量和计算能力有显著影响。早期方法如iMAP使用基于网络的方法，通过基于坐标的多层感知器（MLP）隐式建模场景。...后续研究探索了基于网格的表示，例如多分辨率分层和稀疏八叉树网格，这些表示方法因快速的邻居查找而受欢迎，但需要预先指定网格分辨率，导致在空旷空间中内存使用效率低下，且捕捉细节的能力受分辨率限制。

    96711

    一键生成山川、河流，风格多样，从2D图像中学习生成无限3D场景

    首先我们从场景噪声 中获得由高度图和语义图组成的 BEV 场景表征。然后，利用 BEV 表征显式地构建局部三维场景窗口来执行相机采样，同时将 BEV 表征编码为场景特征 。...我们使用采样点的坐标 和场景特征 来查询由生成式的神经哈希网格编码的高维空间，以获得空间差异和场景差异的隐变量 。...我们提出使用由语义图和高度图组成的 BEV 表征来表达一个大尺度三维场景。具体而言，我们通过无参建图的方法从场景噪声中获得俯瞰视角下高度图和语义图。...整个框架是通过对抗学习来直接端到端地在二维图像上进行训练的。生成器即上述体渲染器，而判别器我们使用基于语义感知的判别网络来根据由 BEV 表征中投影到相机上的语义图来分辨真实图像和渲染图像。...训练完成后，我们通过随机采样场景噪声和风格噪声，便可以生成多样的三维场景，同时拥有良好的深度信息和三维一致性，并支持自由相机轨迹的渲染： 通过滑动窗口的推理模式，我们可以生成远超越训练空间分辨率的超大无边界三维场景

    56320

    3D检测新SOTA | PointPillar与Faster RCNN结合会碰撞出怎样的火花

    具体而言，简单地利用双线性插值操作来对图3中每个投影的3D RoI中均匀分布的 G×G 网格点进行采样。然后，通过两个256-D FC层将采样的网格点特征 R^{G×G×G} 。...表4的第1行、第3行和第5行显示，仅以精细分辨率进行池化并不能提高性能。这是因为上采样的自顶向下特征图具有丰富的语义，但缺乏精确的空间信息。...3、池化映射分辨率的影响 表4说明了由横向连接模块构建的具有不同空间大小的池化图分辨率的效果。表4的第2行、第4行和第6行显示，池化映射的分辨率越高，性能越好，尤其是对于小目标。...4、每个RoI对网格大小的影响 表5显示了RoI网格池化模块中不同网格大小对检测性能的影响。可以看到，随着网格大小从4×4增加到8×8，精度不断提高，但网格大小越大，性能会略有下降。...5、对池化的附加自下而上特性的影响 通过设计的横向连接，构建的池化图可以整合来自自下而上路径的其他多尺度特征。表6的第2行显示，组合较粗的 C_4 图会略微降低检测精度。

    1.3K20

    清华计图首创三角网格面片上的卷积神经网络、图像上的网络架构可以做三维模型的深度学习了！

    因为网格数据较为复杂，包含点、边、面三种基本元素，缺乏规则的结构与层次化的表示，因此也更具挑战。...图2 三角网格上的卷积示意图 由于三维数据格式中的面片顺序不固定，SubdivNet在计算卷积结果时，通过取邻域均值、差分均值等方式，使得计算结果与面片顺序无关，满足排列不变性。...图4 细分曲面的示意图 由于卷积和上下采样规则且灵活，Jittor团队实现了VGG、ResNet和DeepLabV3+等网络架构，在三维网格模型的实验中取得了显著的效果。...更多的消融实验可以阅读原论文。 1、网格分类 SubdivNet在三个网格分类数据集中进行了实验比较，如表1和表2所示。...在此数据集上，SubdivNet也超过了以往的网格方法。表3给出ModelNet40和 Manifold40上的分类精度，其中前两行以位置和法向为输入的点云的最好结果，后三行是网格模型的结果。

    1.3K30

    【Unity面试篇】Unity 面试题总结甄选 ｜Unity性能优化 | ❤️持续更新❤️

    其次：修改NGUI的原始着色器，绑定主图和绑定Alpha图 然后：将NGUI的着色器shader中相应修改为新的颜色通道和透明通道 最后：NGUI工具类也要相应修改编辑几个类 最终：主图和Alpha...销毁操作是通过对象池接口提供的回收接口 场景结束时要及时销毁整个对象池 UI贴图设置优化 高低端机型画质优化 使用两套UI贴图，高清，低清，两套图，两套Prefab，NGUI和UGUI高清HD和...LOD(Level of detail)多层次细节，是最常用的游 戏优化技术。 它按照模型的位置和重要程度决定 物体渲染的资源分配，降低非重要物体的面数和 细节度，从而获得高效率的渲染运算。...合批 一次Draw Call中批量处理多个物体。只要物体的变换和材质引用相同，GPU就可以按完全相同的方式进行处理，即可以把它们放在一个Draw Call中。...Sample来对其进行检测，通过直接查看WebStream或SerializedFile中的AssetBundle名称，即可判断是否存在“泄露”情况；通过Android PSS/iOS Instrument

    1.7K31

    Pixel 3的超分辨变焦技术

    传统算法是用线性插值的方法来完成的，线性插值尝试生成原图中没有的细节, 但是这带来了模糊, 或者称之为 "塑料感", 缺乏细节和纹理。...去马赛克的过程, 使用了相邻像素来重建丢失的颜色信息。 在最简单的情形中, 去马赛克可以通过对相邻像素值进行平均来实现。...这就是多帧超分辨率算法, 通常的思路是将低分辨率连拍摄影的图像直接进行对齐, 然后合并到所需 (更高) 分辨率的像素网格上。...你可以在以下连拍序列中观察到这一点, 其中, 连拍序列期间相机的轻微运动会产生时变混叠效果: 左图: 高分辨率单图, 桌子的边缘与高频模式的背景。右图: 连拍序列中的不同帧。...右图: Pixel 3 上同样视角使用超分辨变焦技术的图像。 超分辨率的想法比智能手机的出现早了至少十年，几乎同样早的, 这种技术就通过电影和电视的虚构情节出现在公众面前。

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