基于单图像的三维无监督网格重建 由于SoftRas仅仅基于渲染损失向网格生成器提供强错误信号，因此可以从单个图像中实现网格重建，而无需任何3D监督。 ?...对于NMR，没有从白色区域内的像素定义相对于三角形顶点的梯度。...基于图像的三维推理 1.单视图网格重建：从图像像素到形状和颜色生成器的直接梯度使作者能够实现三维无监督网格重建，下图展示了本文的框架： ?...上面的框架定义了三个损失函数，分别是轮廓损失Ls，颜色损失Lc和几何损失Lg（没有提供），如下所示： ? ? 最后的损失是三项损失的加权和： ?...从单个图像重建三维网格，从左到右分别是输入图像、真实值、SoftRas、Neural Mesh Renderer和Pixel2mesh ? 彩色网格重建结果 ?
题目 给你两个整数 m 和 n 表示一个下标从 0 开始的 m x n 网格图。...1： 输入：m = 4, n = 6, guards = [[0,0],[1,1],[2,3]], walls = [[0,1],[2,2],[1,4]] 输出：7 解释：上图中，被保卫和没有被保卫的格子分别用红色和绿色表示...总共有 7 个没有被保卫的格子，所以我们返回 7 。...示例 2： 输入：m = 3, n = 3, guards = [[1,1]], walls = [[0,1],[1,0],[2,1],[1,2]] 输出：4 解释：上图中，没有被保卫的格子用绿色表示...总共有 4 个没有被保卫的格子，所以我们返回 4 。
本篇介绍的《从图像集合中学习特定类别的网格重建》是她最新论文的预印本。 一直以来，Angjoo 的研究重点都是包括人类在内的动物单视图三维重建。...从这个图片合集和蒙版上的标注，我们学习到一个预测器F，在给定一张新的未标注图片时，F可以推断它的 3D 形状并用网格表示，可以推断其观测视角，以及其网格结构。...这样一个类级别模型的好处在于——我们可以学习到如何关联语义标注和网格的格点，同时也能从预测形状中，获得 3D 关键点的位置。...最后，我们还可以通过一张正则形态空间中的 RGB 图像表达，预测出它的纹理结构。 ? 那么该如何，从这张二维图片中看出，我们对纹理结构的预测呢？...我们使用神经网格渲染器，所以。所有损失函数都是可微的。同时我们也在模型中包含了一些先验信息，如对称性，表面的光滑性等等。 ?
设置图像显示效果 (1) 轮廓模式 切换到轮廓模式 : -- 加载视图 : "文件" -> "打开" 指定 .ai 文件; -- 轮廓模式 : 选择 "视图" -> 轮廓, 快捷键 Ctrl + Y;...(2) 屏幕显示模式设置 屏幕显示模式设置 : 按 F 键自动切换; -- 正常屏幕模式 : 正常, 上面有菜单栏, 底部有任务栏; -- 带菜单栏全屏模式 : 界面全屏, 上面有菜单栏, 底部没有任务栏...; -- 全屏模式 : 全屏, 即没有任务栏, 也没有菜单栏; (3) 隐藏工具栏 和 浮动面板 隐藏工具栏 和 浮动面板(右侧) : -- 同时隐藏两个 : 按 Tab 键, 同时将两个面板都隐藏;...图像缩放 (1) 快捷键缩放 快捷键缩放图片 : -- 放大图片 : Ctrl + + -- 缩小图片 : Ctrl + -; -- 画板自定适应窗口大小 : Ctrl + 0; -- 实际大小 :
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特别是，CLIP 提出了一个简单的预训练任务——选择哪个标题与哪个图像相配——它允许深度神经网络单独从自然语言（即图像标题）中学习高质量的图像表示。...相关的工作 使用 CNN 预测图像说明。先前的工作表明，预测图像说明允许 CNN 开发有用的图像表示 [3]。...为未来的发现铺平道路 尽管以前的方法没有在大规模数据集上实现令人印象深刻的零样本性能，但这些基础工作提供了有用的经验教训。也就是说，之前的工作明确两点：1.自然语言是计算机视觉监督的有效来源。...我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能推广到图像分类中看不见的对象类别？...CLIP 实践——没有训练数据的准确分类！ 在原文中，CLIP 在零样本域中进行评估，并添加了微调（即少样本或完全监督域）。
项目：昼夜图像分类器 我们建立了一个简单的分类器，在给定一幅图像的情况下，可以正确地识别出它是白天图像还是夜晚图像。大多数基于视觉的系统都需要区分白天和夜晚。...注意到这些图像之间有什么可测量的差异吗？这有助于以后分离图像类。 注意到不同的图像大小不同吗？当你想应用任何图像处理(或深度学习)时，这并不理想。...由于拍摄图像时光照强度和其他因素的变化，图像往往不均匀，很难提取特征。 让我们研究一下基本的预处理，比如标准化图像大小和编码图像标签。...作为特征的平均亮度 为了量化图像的平均亮度，我们首先需要了解颜色空间。当我第一次听到这个概念的时候，我很困惑，所以请放慢速度，多加注意地阅读。 将图像视为数字网格是许多图像处理技术的基础。...从那以后我再也没有听到客户拒绝过。
特别是CLIP 提出了一个简单的预训练任务——选择哪个标题与哪个图像搭配——它允许深度神经网络仅从自然语言（即图像标题）中学习高质量的图像表示。...使用 CNN 预测图像标题。之前的工作都是通过CNN 获得有用的图像表示来预测图像说明的 [3]。...上面的研究为未来的发现铺平了道路，尽管之前没有任何方法能够在大规模数据集上实现令人印象深刻的零样本性能，但这些基础性工作提供了非常有用的经验教训。...尽管在原始论文中没有将CLIP应用于任何语言建模应用程序，但作者利用了掩码自注意力，使CLIP在将来更容易扩展到这类应用程序。...如何在没有训练样本的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初似乎是个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能泛化到图像分类中看不见的对象类别？
在这项工作中，我们提出了InstantMesh，这是一个用于从单张图像生成高质量3D网格的前馈框架。...02 相关工作图像到3D的早期尝试主要集中在单视图重建任务上。随着扩散模型的兴起，先驱工作已经研究了基于图像条件的3D生成建模，在各种表示上进行了探索，例如点云、网格、SDF网格和神经场等。...白色背景微调：给定输入图像，Zero123++生成一个960×640的灰色背景图像，以3×2的网格形式呈现6个多视图图像。...筛选的目标是移除满足以下任一条件的对象：(i)没有纹理映射的对象，(ii)渲染图像在任意角度的视野中占比少于10%，(iii)包含多个分离的对象，(iv)没有Cap3D数据集提供的标题信息的对象，以及(...由于高效的网格光栅化，我们可以使用全分辨率的图像和额外的几何信息进行监督，例如深度和法线，而无需将它们裁剪成块。应用这些几何监督相比于从triplane NeRF提取的网格，可以得到更平滑的网格输出。
该研究设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示，无需中间表示和任务，端到端地实现从单个图像到 3D 人体网格的生成。 多年以来，如何从单一图像估计人体的姿势和形状是多项应用都在研究的问题。...云从科技的这项研究提出了一种高效的方法，从单个 RGB 图像中直接得到完整的 3D 人体网格。...这个方法和其他研究的主要区别有以下两个方面：首先，该研究提出的网络没有结合任何参数化的人体模型，因此该网络的输出不会受到任何低维空间的限制；其次，该方法的预测过程是一步到位的，没有依赖于中间任务和结果来预测...该研究的主要贡献如下： 提出了一个端到端的方法，从单个彩色图像直接得到 3D 人体网格。为此，研究者开发了一种新型 3D 人体网格表示。...在本文中，我们提出使用卷积神经网络（CNN），直接从单个彩色图像得到 3D 人体网格。我们设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示，可以通过编码器-解码器结构的神经网络学习获得。
id=1ihGy9vAIg 内容整理：令潇越 本文主要讨论了基于深度学习的图像压缩编码方法（Learned Image Compression, LIC），通过在损失函数中引入相关性损失（correlation...引言 目前的SOTA LIC方法采用变换编码策略进行有损图像压缩，具体地说，首先将图像像素映射到一个量化的潜在空间中，然后使用熵编码方法进行无损压缩。...图5 图像重建质量的可视化结果 图6 空间相关性图的比较 图5和图6分别是图像重建质量和空间相关性的可视化结果。如图6所示，应用了本文的方法之后，潜在变量空间位置上的相关性明显降低了，空间冗余更少。...如图5所示，降低潜在变量的空间位置冗余有助于提高图像重建质量。
不过这种「一步到位」的方法仍然引起了大量研究者的关注： 在最近的一篇论文中，来自 Meta 的研究者首次提出了可以从文本描述中生成三维动态场景的方法 MAV3D (Make-A-Video3D)。...这极具挑战性，因为既没有文本或 3D 对，也没有用于训练的动态 3D 场景数据。...没有配对训练数据，研究无法直接监督 的输出； 然而，给定一系列的相机姿势 就可以从 渲染出图像序列 并将它们堆叠成一个视频 V。...首先，使用 marching cube 算法从每个时刻 t 生成的不透明度场中提取一个简单网格，然后进行网格抽取（为了提高效率）并且去除小噪声连接组件。...图像到 4D 图 6 和图 10 展示了该方法能够从给定的输入图像产生深度和运动，从而生成 4D 资产。 更多研究细节，可参考原论文。
前面我们说了，我们人类视觉在进行目标检测时可能也是two stage的，那我们能否一步（one stage）到位呢？...yolo v1的做法是，先将图像分成7*7的网格，共有49个格子，如： 狗狗这个目标的中心点就落在上图的蓝色网格内，就用这个格子来复杂对狗狗的预测，而格子内的红点正是狗狗实际的中心点。...组合起来，这样我们每个网格的参数量就会有： # 2个bbox，每个bbox有5个参数 2*5 + 20 = 30 当我们输入一个图像，其需要预测输出的值就有： 7 * 7 * 30 = 1470 0x03...这个损失函数的定义很好理解，比较技巧性的地方我看有两个： 置信度的损失拆成了两个部分，对于没有目标的部分前面乘了一个超参数，在作者的论文里，该值是一个小于0的值，显然是要降低这部分的影响。...毕竟一个图像上的目标通常是比较少的，也就是说大多数网格其实都是没有对应的目标的，通过超参数来降低影响也在情理之中。 宽高的损失计算是，先对宽和高做了一次开根号，这是一个细节。
你前脚让自己的五官乱飞，后脚，一模一样的表情就被复现出来，瞪眼、挑眉、嘟嘴，不管多么夸张的表情，都模仿的非常到位。...然后，3D 高斯在网格顶部形成辐射场，补偿网格未准确对齐或无法再现某些视觉元素的区域。 为了实现重建虚拟人物的高保真度，本文引入了绑定继承策略。...FLAME 网格的顶点位于不同的位置，但共享相同的拓扑，因此研究团队可以在网格三角形和 3D 高斯splat之间建立一致的连接。...通过可微分的图块光栅器（tile rasterizer）将splat渲染成图像。然后，这些图像由真实图像监督，以学习逼真的人体头部头像。...请注意，self-reenactment 基于跟踪的 FLAME 网格，可能无法与目标图像完美对齐。
在之前的两篇文章《AI技术在图像水印处理中的应用》和《生成对抗网络玩转图像水印》中，已经介绍了当前利用深度神经网络来实现水印的检测和去除的一些研究。...基于深度学习的水印处理需要海量水印图像作为数据基础。...然而现实中并没有直接可以使用的水印图像数据，为此制作了首个大规模水印图像数据集（Large-scale Visible Watermark dataset, LVW）用于学术研究。...为了保证图像数据的一般性和可用性，公开的PASCAL VOC 2012数据集的图像被作为原始的无水印图像，然后将上述80种水印以随机的大小、位置和透明度打在原始图像上，同时记录下水印的位置信息。 ?...同时，训练集图像从PASCAL VOC 2012数据集的训练和验证图像中挑选，而测试集图像从PASCAL VOC 2012数据集的测试图像中挑选。 ?
一句话给3D物体“换皮肤” Text2Mesh模型的输入只需一个3D Mesh（无论原始图像质量高低），外加一句文字描述。...具体变换过程如下： 输入的原始网格模型mesh，顶点V∈Rn×3，表面F∈{1, . . . , n}m×3，它们在整个训练过程中固定不变。...在这个过程中，渲染图像和文本提示之间的CLIP相似性得分，会被作为更新神经网络权重的信号。...整个Text2Mesh不需要预训练，也不需要专门的3D Mesh数据集，更无需进行UV参数化（将三角网格展开到二维平面）。 具体效果如何？...它可以生成各种风格，并且细节还原非常到位： 再比如下面这个，不管是变雪人、忍者、蝙蝠侠、绿巨人，还是乔布斯、梅西、律师……衣服的褶皱、配饰、肌肉、发丝……等细节都可以生动呈现。
YOLO的架构和工作流程 输入处理：YOLO首先将输入图像划分为一个SxS的网格。每个网格单元负责预测中心落在该单元内的目标。...特征提取：YOLO使用卷积神经网络（CNN）从每个网格单元中提取特征。 边界框预测：对于每个网格单元，YOLO会预测多个边界框及其置信度。置信度反映了框内是否包含目标以及预测的准确性。...图像分割：在处理输入图像时，YOLO首先将图像分割成一个个固定大小的网格。每个网格负责预测中心点落在该网格内的目标。 预测边界框和类别：每个网格单元预测多个边界框及其相应的置信度和类别概率。...一步处理：与传统方法不同，YOLO在单一网络中同时进行边界框的预测和类别判断，这种“一步到位”的策略极大地提高了处理速度。...由于它采用单个卷积网络直接从输入图像到输出预测，这种一步到位的方法大幅度提高了处理速度。尤其在需要实时反应的场合（如视频监控、自动驾驶），YOLO的这一优势尤为明显。
根据多个锚点位置调整图像大小 显示在页面其余部分的模式对话框。 更动态的工具提示！ CSS Shapes > CSS Shapes允许你使用 CSS 轻松创建复杂的形状。...shape-outside: triangle(50px, 0, 50px, 100px, 0, 100px); } CSS Shapes其他新功能： shape-inside 可用于创建填充图像或其他内容的形状...当用户滚动滚动容器内的溢出内容时，内容可以被捕捉到位，从而提供分页和滚动定位。...scroll-snap-type: both mandatory; scroll-snap-touch-snap-points: true; } 音频伪类 作为选择器级别4更新的一部分，添加了一些代表加载的图像和视频的伪类...子网格有自己的网格布局，它独立于网格容器的网格布局。 grid lines 子网格的一个新功能称为网格线。
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】来自南京大学和清华大学的最新研究论文《从单目图像中恢复三维人体网格》，提出了从而二维数据提升至三维网格过程中基于优化和基于回归的两种范式，第一次关注单目...从单目图像中估计人体的姿势和形状是计算机视觉领域中一个长期存在的问题。自统计学人体模型发布以来，三维人体网格恢复一直受到广泛关注。...图 2 人体网格恢复的现实应用：（a）一款健身视频游戏（b） 虚拟试穿（c）3D+AI潜水教练系统（d）游泳过程中的动力学模拟 从单目图像中恢复三维人体网格非常具有挑战性，因为将二维观测值提升到三维空间时存在固有的模糊性...将单个RGB图像和单目RGB视频（统称为「单目图像」）作为输入。除了从单目图像中恢复单人外，我们还考虑了多人恢复。 对于重建目标，使用统计人体模型来估计衣服下的体型。...人体网格恢复 自从统计身体模型发布以来，研究人员利用它们从单目图像中估计形状和姿势。Balan等率先从图像中估计SCAPE的参数。 目前，学术界普遍采用SMPL进行三维体型恢复。
接下来就是对光场文件进行解码得到光场图像，并对光场图像进行去马赛克，色彩校正等操作得到RGB的彩色光场图像。...，刚开始请仔细阅读工具包里的PDF文件： 1.从相机里导出白图像(White Images)： 根据matlab工具包解释，白图像是用光场相机在不同的曝光条件下拍摄白色平面得到的图像，这些图像主要有两个作用...2.处理白图像： 通过对每一幅白图像进行处理，分别得到每一幅白图像对应的微透镜网格模型(lenslet grid model)，如下图所示，并建立一个WhiteImagesdatabase映射表。...3.利用白图像对光场文件进行解码得到rawImage： 输入.lfp文件，工具包读取WhiteImagesDataBase映射表，工具包选取最合适的白图像和微透镜网格模型进行光场文件的解码，得到拜尔格式的光场图像...学习Lytro Illum光场相机基本流程就是这样了，当然难免有很多理解不到位和错误的地方，诸位大侠如有发现，请多多指正！谢谢~~~
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