多维符号数组 Mathematica通过多维数据结构指定了大约 2 万个独特钢管的每一块，这些数据结构给出了钢管的形状以及在3D中的位置和方向。此数据结构中的某些条目是数字条目，而某些则是符号条目。...然后将我们的场地考虑因素（整体形状和大小）、骑车舒适性考虑因素以及机械制造设计思想纳入考虑范围，以将零件的位置约束并链接到整体模型中。...在轨道模型的各个关键位置，我添加了注释和图形来监视轨道的各种参数（例如，长度、角度、曲线甚至某些3D渲染），以确保质量。...仅Mathematica 的这一功能就将整体计算时间减少了几个数量级，而没有牺牲任何明显的精度。人们常常抱怨，当您的问题减少到符号或数字上难以解决的形式时，符号数学引擎会使您感到烦躁不安。...它的使用仅限于最终质量检查，添加了正式的绘图边框、标注、标签和标题栏，并生成了最终的正式绘图仪渲染图。从某种意义上说，Mathematica是自动CAD操作员。
把用户界面融入物理环境 首先，你需要在3D编辑器里设计好图稿。把显示元素什么样，传感器怎么接安排得明明白白。 当然啦，技术宅们已经在3D编辑器Blender里集成了一套工具包，可以简化设计步骤。...完成电路板和外观设计之后，为了方便装修，你可以选择用切割绘图仪、激光切割机等设备把模板打出来。 ? 不过，对于不平坦的表面，比如沙发来说，这样的喷涂模板可能不太好使。...但相较之下，这一套方案突破了打印机尺寸的限制，在任何材料、任意形状上，都能更方便地实现脑洞。 技术评估 MIT的技术宅们还表示，装修不算完，做事要严谨。...他们测试了这一套被命名为SprayableTech的技术在不同材料、不同形状表面上的实际效果。 ?...比如，如何用3D打印造出一只变色龙，是颜色真的能变的那种： ? 或者，怎么把人类的运动轨迹给打印出来： ? 还有怎么才能3D打印出面包蓬松的质感： ? 让人看饿了。
GEOlayers 3是一款AE地图绘制插件，适用于ae的世界地图任意位置路径展示动画插件，可以直接在AE中绘制各种效果的地图，包括地图国家，街道等，默认包含14种地图样式。...您可以轻松地将建筑物绘制到After Effects形状图层上，突出显示国家边界，街道，湖泊，河流，地方，区域，设置行驶路线动画以及拉伸建筑物。...选择颜色，调整线宽，交换字体，在地图上添加山体阴影，甚至显示和隐藏某些要素组。标签为动画添加标签一键标记功能。使用和自定义默认标签模板，或者随时创建自己的标签模板。...数据可视化创建数据驱动的形状图层样式。GEOlayers 3允许您轻松导入.csv或.tsv文件格式的数据集。数据驱动的样式帮助您仅需单击几下即可快速可视化After Effects合成中的数据集。...3D风景一键创建3D景观如果您安装了Trapcode Mir 3，Mettle FreeFormPro或Rowbyte Plexus 3，则可以一键创建精美的3D景观设置。
虽然科学家们已经成功地使用神经网络从图像中推断出 3D 场景的表征，但这些机器学习方法的速度还不够快，无法适用于许多现实世界的应用。...光场有一个内在的几何形状，这正是该模型试图学习的。尽管汽车和椅子的光场似乎是不同的，以至于模型无法了解它们之间的某些共性。...一旦模型学习了光场的结构，它就可以仅将一张图像作为输入来渲染 3D 场景。 快速渲染 研究人员通过重建几个简单场景的 360 度光场来测试他们的模型。...此外，LFN 渲染的 3D 对象通常比其他模型生成的对象更清晰。 LFN 的内存密集程度也较低，仅需要大约 1.6 兆字节的存储空间，而基线方法则需要 146 兆字节的存储空间。...Sitzmann 表示：「推动 LFN 向前发展的一种方法是只专注于重建光场的某些补丁，这可以使模型在现实环境中运行得更快并表现得更好。」
此外，尽管已经提出了各种方法用于无监督学习和点云的生成，但这些方法仅证明了在合成数据集上的形状分类任务的有效性，而忽略了自然3D场景上预训练模型的更高级别任务。...仅依靠空间或时间增强只会产生相对较低的性能。相比之下，通过学习结合空间和时间线索的不变表示，将准确度提高了 3%。 4）对合成 3D 形状进行预训练确实有助于实际应用。...室内场景理解 STRL 学习基于视图变换的表示，适用于合成形状和自然场景。因此，与主要执行迁移学习以形成理解的先前工作不同，STRL 还可以促进室内/室外场景理解任务。...时间转换 学习了物体形状的合成视图变换和物理场景的自然视图变换。为了研究它们的效果，在 ShapeNet 数据集上进行预训练时，通过删除某些转换来生成合成形状的训练数据来解开组合。...空间数据增强 通过关闭某些类型的增强来研究空间数据增强的效果。
1.1基于参数化的三维重建 与直接使用三角形网格不同，我们可以将三维形状X的表面表示为映射ζ：D→R3，其中D是正则参数化域。然后，3D重建过程的目标是从输入I中恢复形状函数ζ。...然而，它们只适用于0属和盘状表面。任意拓扑的曲面需要切割成圆盘状的曲面片，然后展开成规则的二维区域。找到给定曲面的最佳切割，更重要的是，在同一类别的形状之间找到一致的切割是一项挑战。...最近的技术表明，仅使用2D注释，就可以从2D轮廓或2D图像构建特定类别的3D可变形模型。这些方法需要对目标进行有效的检测和分割，并使用基于CNN的技术进行摄像机姿态估计。 (3)自由变形（FFD）。...前者适用于具有多个组件的人造形状，后者适用于表示属0形状，与使用球体或椭球体相比没有优势。...本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
L2：辅助驾驶系统在某些情况下控制转向和加速/减速，在紧急情况下，仍然需要驾驶员的干预。 L3：必要时，驾驶员仍然必须进行干预，但能够将所有功能能够由车辆控制。...3D物体检测旨在通过精确的几何、形状和比例信息检测特定类别的物体：3D位置、方向和占用体积，为机器更好地了解周围环境，同时也带来了困难的技术挑战，一般认为，卷积神经网络成功的关键是能够利用图像的密集像素表示的空间局部相关性...这些方法通常将不规则点云转换为紧凑形状的体积表示，以便通过三维卷积神经网络（3D CNN）有效地提取用于3D检测的点特征。...例如， pointpainting是一种顺序融合方法，既不适用于早期融合，也不适用于晚期融合。因此，我们定义了两个新的类别：顺序融合和并行融合。...本文仅做简单分享介绍，详情可查看具体论文！
该框架不需要2D关键点或3D标注，也不需要对识别的物体形状有苛刻的要求，例如，要求形状是对称的，即可成功地恢复了人脸、汽车、建筑等的高精度3D形状。...研究贡献： (1) 研究人员首次尝试使用仅在2D图像上预先训练的GAN来重建3D物体形状。研究人员的工作表明，2D GAN可以捕获不同对象类别的丰富3D知识，并为3D形状生成提供了一个新的视角。...对于每种效果，研究人员展示了使用恢复的3D形状和反照率渲染的结果，以及通过编码器实现的投影。从下图中可知，研究人员的方法适用于GAN反演的真实自然图像，该方法可以很好的运用在对象旋转和重光照。...从实验中可知，由于研究人员的方法明确恢复了三维人脸形状，因此从这些恢复的三维形状中呈现的结果明显优于其他方法，实验结果如下所示。 研究不足： 研究人员已经证明了该方法适用于许多不同的类别。...备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
已经开发了新的药物化合物库，其中包括基于金属的三维（3D）片段；研究人员说，这是大多数仅包含一维和二维形状的库的进步。...首席研究员塞思·科恩（Seth Cohen）教授解释说，之所以使用这些，是因为它们具有独特的形状，而有机或不含金属的分子构件很容易实现这些形状。...研究人员专注于将3D单核复合物作为结构支架，可以通过修饰其片段的特定部分使其生长成药物样分子。这导致了一个金属碎片（mF）库，其中包含13类复合物。...然后，研究小组针对三种治疗靶标筛选了这些靶标，其中包括H1N1流感病毒的一部分，NDM-1（在某些抗药性细菌中发现）和抗癌靶标。这表明mF平台是成功的，并且可能对将来的FBDD研究有效。...Expanding Medicinal Chemistry into 3D Space: Metallofragments as 3D Scaffolds for Fragment-Based Drug
当前迭代仅适用于较小的样本（并且仅适用于丙烯酸纱线），并且没有明确地对模式比例进行建模，也没有施加硬约束来防止指令被违反。但他们希望在未来的工作中扩大样本和材料。...它允许用户编写自己的可重用程序，或者可视化地操作相应的形状和模式，并通过视图检查为当前布局自动生成的底层代码。 检查面板允许他们手动编辑输入参数，或者使用鼠标直接扩展床上布局的边界形状。...用户可以编写自己的程序，使用现有的程序，或者交互式地绘制模式层，这些模式层可以根据不同的形状和大小导出或重新采样。 CADKnit甚至会发出警告，以防不受欢迎的针织结构进入起草阶段。...此外，他们注意到它只能使用一根纱线作为形状，并且仅限于相对基本的图案，团队打算通过在每个针脚处引入一叠纱线以及仅包含必要针脚的分层数据结构来进行矫正。...McCann补充道，“3D针织的影响目前有可能比3D打印的影响更大，设计工具正在重新掌握这项技术，这就是为什么这项研究对未来如此重要。”
训练/渲染速度得益于3DGS，我们的贡献是使其适用于如人类等可变形情况。...给定体形参数和姿态参数，SMPL通过以下方式将顶点从模板坐标空间变换到形状空间： 其中是形状空间中的顶点位置， 和 是对各个顶点的xyz偏移。...形状空间中的网格适应人体形状（例如体型）的身份，在休息姿态下。为了将人体网格动态化为特定姿态，SMPL利用了预定义的关节和线性混合蒙皮（LBS）。LBS权重由SMPL模型提供。...我们还渲染一个仅包含人类的图像（仅使用随机实心背景上的人类高斯）并使用上述损失比较真实图像中包含人类的区域。人类区域使用预训练的分割模型获得。...相比之下，NeuMan在某些情况下（第2行）获取了更好的脚部细节，但在其他情况下在手部（第2行）和脚部（第3行）区域引入了伪影。相比之下，我们的方法保留了手和脚的细节，并显示了更好的重建质量。
该AI系统名为视觉对象网络（VON），不仅可以生成比某些最先进的方法更逼真的图像，还可以进行形状和纹理编辑，视点偏移，以及其他三维调整。...研究人员表示，“现代深度生成模型学会合成逼真的图像，大多数计算模型只专注于生成2D图像，忽略了世界的3D本质，这种仅支持2D的视角限制了它们在许多领域的实际应用，例如合成数据生成，机器人学习，虚拟现实和游戏...VON通过联合合成三维形状和二维图像来解决这个问题，研究人员将其称为“解决对象表征”。图像生成模型被分解为三个因素：形状，视点和纹理。在计算2.5D草图和添加纹理之前，首先学习三维形状的合成。...“我们的主要想法是将图像生成过程分解为三个因素：形状，视点和纹理，这种解决3D表征使我们能够在对抗性学习框架下，从3D和2D视觉数据集合中学习模型。...它还允许各种不同的3D操作，而以前的2D方法是无法实现的。”
然而，在实际环境中，扫描物体整个表面并不总是可行的，这意味着构建的模型可能会忽略物体的某些空隙。另外，获取和处理多个深度视图需要耗费大量计算资源，这对很多需要即时反应的应用不利。...同时，虽然目前业内最佳的深度学习 3D 形状重建技术取得了令人满意的进展，但它们仍然只适用于小于 403 立体像素网络的分辨率，这导致学习到的 3D 形状粗糙而不准确。...粗建的 3D 结构随后被输入条件鉴别器中，这一单元被对抗训练以用于分辨粗制 3D 形态是否合理。自动编码器能够近似相应的形状，而对抗训练倾向于将细节加入到估算的形状中。...具体地，表示为 I 的输入和表示为 Y 的输出 3D 形状在网络中使用了 643 个占用网格。输入形状直接由单一深度图像算出。 输入形状直接来自单一深度图片的计算。...每个绿点表示 2.5D 视图的 t-SNE 嵌入，红点则是嵌入的相应 3D 形状。可以看出，很多类别固有地具有类似的 2.5D 到 3D 映射关系。
并且已经有人提出基于时间条件的 Gaussian Splatting 可用来渲染动态场景，这些模型只能回放先前观察到的内容，所以不适用于表达新的或其未曾见过的运动。...目前在驱动型的虚拟角色中的最新技术需要密集的输入信号，如 RGB-D 图像甚至是多摄像头，但这些方法可能不适用于传输带宽比较低的情况。...通过在九个高质量的多视图序列上训练个体特定的模型，涵盖各种身体形状、动作和服装（不仅限于贴身服装），以后我们就可以通过任何主体的新姿势对人物形象进行驱动了。...因此，作者决定采用仅正向映射的方法。D3GA 是基于 3DGS 的基础上通过神经表示和 cage 进行扩展，分别对虚拟角色的每个动态部分的颜色和几何形状进行建模。...图 5 显示了每个单独的服装层，可以仅通过骨骼关节角度控制，而不需要特定的服装配准模块。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...我们首先从一个2D示例开始，并将选择结果可视化，然后延申到3D和更复杂场景。...现在我们使用3D张量，一个形状为[batch_size, num_elements, num_features]的张量:这样我们就有了num_elements元素和num_feature特征，并且是一个批次进行处理的...样本形状是针对前面提到的3D ML示例量身定制的，并将列出索引张量的必要形状，以及由此产生的输出形状: 当你想要从一个张量中按照索引选取子集时可以使用torch.index_select ，它通常用于在给定维度上选择元素...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。
利用超网络（hypernetworks）提出了一种新颖的生成 3D 点云的方法。与现有仅学习3D对象的表示形式方法相反，我们的方法可以同时找到对象及其 3D 表面的表示。...因此，特定的 3D 形状可以从假定的先验分布中通过逐点采样来生成，并用目标网络转换。...因为超网络基于自动编码器，被训练来重建3D 形状，目标网络的权重可以视为 3D 表面的参数化形状，而不像其他的方法返回点云的标准表示。所提出的架构允许以生成的方式找到基于网格的 3D 对象表示。...在我们的实验中，与假设检验所使用的标准一致，我们对于 3D 高斯分布使用95％，98％和99％置信度球，如表所示2。如我们所见，默认的高斯先验不适用于生成边界的连续表示。...本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
但由于这些视觉体验仅包括3D世界的2D投影（如视网膜上接收的）。因此，我们的3D感知能力的学习信号可能来自世界不同视角之间的一致连接，这只能捕捉3D现实的部分证据。...我们的视觉体验仅包含3D世界的2D投影。 我们的方法可以从2D投影中学习，并从单个图像预测形状（顶部）或深度（底部）。 如何从单一3D图像构建计算模型是计算机视觉领域一个长期存在的问题。...b)预测的3D形状。 结果城市景观数据集使用深度，语义作为监督。a）输入图像。b)在模拟的向前运动下呈现的预测的3D形状。...ShapeNet数据集上的结果使用多个彩色图像作为训练形状和每体素颜色预测的监督。a）输入图像。b)预测的3D形状。...我们认为，类似的原则也可以适用于其他难以获得直接标签的问题领域。 我们要感谢TZ的顾问和TZ的顾问顾问的宝贵意见。 这篇文章是基于以下文件： 通过可微分射线一致性进行单视图重建的多视图监督。
/abs/2003.13870 GitHub：https://github.com/cheind/py-motmetrics 摘要：传统上，多对象跟踪和对象检测是使用单独的系统执行的，大多数先前的工作仅专注于这些方面之一...这些是次优的，因为：基于帧的特征几乎不编码时间关系；后期融合限制了网络学习强大的时空特征；最后，离线动作管生成不适用于许多现实世界中的问题，例如自动驾驶，人机交互等。 7....由于点云的性质，即非结构化，稀疏和嘈杂，未充分利用有益于多类别识别的某些特征，例如形状信息。在本文中，我们提出了一种新颖的3D形状签名来探索来自点云的形状信息。...基于提出的形状签名，我们开发了用于3D对象检测的形状签名网络（SSN），该网络由金字塔特征编码部分，形状感知分组头和明确的形状编码目标。实验表明，该方法在两个大型数据集上的性能明显优于现有方法。...此外，我们的形状签名可以充当即插即用的组件，并且消融研究表明其有效性和良好的可扩展性。
近几年，随着深度学习的大热，许多研究攻克了如何从单张图片生成3D模型。从某些方面似乎再次验证了深度学习的神奇——doing almost the impossible。...而在这项工作中，研究人员对目前最先进的编解码器方法的结果进行了分析，发现它们主要依靠识别来解决单视图3D重建任务，同时仅显示有限的重建能力。...为了支持这一观点，研究人员设计了两个纯识别基线：一个结合了3D形状聚类和图像分类，另一个执行基于图像的3D形状检索。...研究人员认为，卷积网络在单视图3D重建任务中是主流实验程序的某些方面的结果，包括数据集的组成和评估协议。它们允许网络找到一个快捷的解决方案，这恰好是图像识别。...这意味着仅依赖于平均IoU的定量比较不能提供这种性能水平的全貌。 为了更清楚地了解这些方法的行为，研究人员进行了更详细的分析。 每类mIoU比较。
在计算机视觉任务中，图像注释有助于计算机更好的理解图像，计算机尝试在带注释的数据中学习出适用于新数据识别的相似的规则。...多边形标注（Polygonal Annotation） 多边形掩膜（mask）主要用于标注具有不规则形状的目标。标注者必须以高精度标注出图像中目标的边界，从而清楚地了解目标的形状和大小。...不同于标注框标注方式，可以框选目标周围不必要区域从而有可能在某些任务中影响模型的训练，多边形标注由于有着较高的标注精度其在任务中可以获得更准确的定位结果。 ?...landmark或关键点标注（Landmark or Key-point Annotation） Landmark标注主要适用于检测形状变化和小物体的视觉任务，其有助于更好地理解目标物体中每个点的运动变化...长方体标注（Cuboid Annotation） 3D长方体标注用于计算目标物体深度的视觉任务，如车辆，建筑物甚至人类，从而获得其总体积。它主要用于建筑和自动驾驶车辆系统领域。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
