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基于立体R-CNN的3D对象检测

物体检测是一种计算机视觉技术,它通过在对象周围绘制边框并标识给定框也属于的类标签来对对象进行定位和标记。与大型NLP不同,YOLO设计得很小,可以为设备上的部署提供实时推理速度。 Stereo R-CNN的网络体系结构将输出立体框,关键点,尺寸和视点角,然后输出3D框估计和密集3D框对齐模块。 Faster R-CNN扩展为立体信号输入,以同时检测和关联左右图像中的对象。 稀疏的关键点,视点和对象尺寸是通过在三维区域提议网络之后添加其他分支来预测的,该分支网络与2D左右框组合以计算3D粗略对象边界框。 要返回的参数定义为[u,w,u',w',v,h],它们是左对象的水平位置和宽度,右对象的水平位置和宽度以及垂直位置和高度。因为输入是校正后的左右图像,所以可以认为左右对象在垂直方向上对齐。 使用四个分支分别预测: 对象类 与立体声rpn一致的立体声包围盒,左右对象的高度已对齐; 尺寸,首先计算平均尺寸,然后预测相对数量; 视点角 这里的回归部分与立体RPN一致,重点在于视点角度。 ?

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有福利送书 | 3D对象检测检测概述

然而,由于没有可用的深度信息,故大多数方法首先使用神经网络,几何约束或3D模型匹配,在对象3D边界框预测之前,先检测2D候选对象。 然而,由于没有可用的深度信息,故大多数方法首先使用神经网络,几何约束或3D模型匹配,在对象3D边界框预测之前,先检测2D候选对象。 使用圆柱和球形投影, [20]使用鸟瞰投影,来生成3D对象检测。 该模型的输出是“对象”和对象框顶点预测。第一个输出在于预测估计的区域是否属于感兴趣的对象;而第二个输出则预测其坐标。作者使用了昂贵的3D卷积,来限制时间性能。 论文[25] 介绍了该类别中的开创性工作,即分段地将3D PCL用作输入来执行对象分类和对象分割。

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    使用 Babylon.js 在 HTML 页面加载 3D 对象

    因为一直有想要在自己博客上加载 3D 对象的冲动,这两天正好看到了,就动手研究研究。本人之前也并没有接触过 WebGL ,这方面算是知识盲区,需求完成之后感觉非常炫酷,顺手写篇博客记录下来。 等 3D 体验。 毕竟我才花了两天时间去了解它,只用来加载 3D 对象确实是大材小用了,文档和 GitHub 地址在下面。 var engine = new BABYLON.Engine(canvas, true); 加载场景 一个基本场景(Scene)里需要包括相机(Cameras)、光源(Lights)、3D 对象。 camera.attachControl(canvas, false); // 把 STL 对象附加在现有的场景对象上 // 可以从文件夹中选取对象,也可以给出一个 URL BABYLON.SceneLoader.Append

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    使用 Babylon.js 在 HTML 页面加载 3D 对象

    因为一直有想要在自己博客上加载 3D 对象的冲动,这两天正好看到了,就动手研究研究。本人之前也并没有接触过 WebGL ,这方面算是知识盲区,需求完成之后感觉非常炫酷,顺手写篇博客记录下来。 等 3D 体验。 毕竟我才花了两天时间去了解它,只用来加载 3D 对象确实是大材小用了,文档和 GitHub 地址在下面。 var engine = new BABYLON.Engine(canvas, true); 加载场景 一个基本场景(Scene)里需要包括相机(Cameras)、光源(Lights)、3D 对象。 camera.attachControl(canvas, false); // 把 STL 对象附加在现有的场景对象上 // 可以从文件夹中选取对象,也可以给出一个 URL BABYLON.SceneLoader.Append

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    使用MediaPipe在移动设备上进行实时3D对象检测

    为了解决这个问题,Google AI发布了MediaPipe Objectron,这是一种用于日常对象的移动实时3D对象检测管道,该管道还可以检测2D图像中的对象。 尽管2D对象检测已在行业中广泛使用,但3D对象检测现已在市场上崭露头角,许多不同的行业提出了一些想法,这些想法需要对给定对象进行三维视图并利用其空间属性 。 这种方法可以打开一组全新的任务。 3D建模将使用户能够准确捕获对象的大小,方向和位置,这可以为虚拟产品放置和广告工具的进一步发展铺平道路。 用最简单的话说,这家技术巨头已经开发出一种方法,可以用作日常生活中使用的对象的移动实时3D对象检测管道。 用于3D对象检测的后处理的网络体系结构—由Google AI博客提供 为了获得3D边界框,Objectron使用已建立的姿势估计系统- 有效的透视n点估计 -该系统可以在没有对象尺寸预先信息的情况下恢复对象

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    Google与Pixar开发Draco支持USD格式 加速3D对象传输

    Draco是一个开源压缩库,用于改进3D对象的存储和传输——包括压缩点、连接信息、纹理坐标、颜色信息、法线和与几何相关的任何其他属性。 使用Draco,应用程序可以更快地向用户呈现复杂的3D对象,而不会影响视觉保真度。 对于用户们来说,这意味着应用程序现在的下载速度会更快,3D图形的加载速度也会更快,并且可以通过任何类型的网络传输,而无需考虑带宽。 USD满足了强大和可扩展地交换和增强一些3D场景的需求,这些场景可能由许多模型和动画组成。 USD提供了一个丰富的工具箱,用于阅读、写作、编辑和快速预览3D几何图形和阴影。 我们在一组有代表性的USD对象上测试了Draco的压缩性能,发现Draco的平均压缩对象超过15倍。

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    Google与Pixar开发Draco支持USD格式 加速3D对象传输

    Draco是一个开源压缩库,用于改进3D对象的存储和传输——包括压缩点、连接信息、纹理坐标、颜色信息、法线和与几何相关的任何其他属性。 使用Draco,应用程序可以更快地向用户呈现复杂的3D对象,而不会影响视觉保真度。 USD满足了强大和可扩展地交换和增强一些3D场景的需求,这些场景可能由许多模型和动画组成。 USD提供了一个丰富的工具箱,用于阅读、写作、编辑和快速预览3D几何图形和阴影。我们在一组有代表性的USD对象上测试了Draco的压缩性能,发现Draco的平均压缩对象超过15倍。 图片用Draco压缩USD对象可以推动更广泛范围用例的发展,特别是在将运行时的资产交付到消费者设备时。从3D商业到复杂的AR场景,任何东西都可以从减少的数据需求和更短的发布时间中受益。

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    使用激光雷达数据进行自动驾驶汽车的3D对象检测

    任务是检测并回归实时检测到的3D对象的边界框。该数据集有7481个训练图像和7518个测试点云,包括总共被标记的对象3D对象KITTI基准为对象类别(包括汽车,货车,卡车,行人和骑自行车的人)提供3D边界框,这些边界框根据来自摄像机的信息在3D点云中手动标记。 结果 表6比较了在KITTI测试仪上基于LIDAR的3D对象检测器的结果。 表8显示了在KITTI 3D对象检测基准和BEV基准上的3D对象检测性能比较。 ? 平均精度 精度和召回率的理想值为1。由于不可能获得理想值,因此度量(即精度和召回率)越接近1,模型就越好。 最后,在图4中介绍了KITTI验证数据集上3D对象检测结果的结果。 ? 结论 在此博客中,介绍了使用LIDAR点云数据进行3D对象检测的神经网络。

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    去掉3D对象太简单,今天玩点更有意思的花样。

    ,内容大概是通过修改注册表,去掉资源管理器中那个怪怪的3D对象, ? 但是呢,也仅仅是去掉一个3D罢了,而且去掉其他的几个文件夹也很容易,我们的目的是让资源管理器更加好用,那么,我们不妨再加点其他的东西。 ?

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    Procrustean回归网络:从2D注释中学习非刚性对象3D结构

    中文标题:Procrustean回归网络:从2D注释中学习非刚性对象3D结构 中文摘要:我们提出了一种用于训练神经网络的新颖框架,该框架能够在只有2D注释作为基本事实可用时学习非刚性对象3D信息。 网络由包含重投影误差和对齐形状的低阶项的成本函数进行训练,在训练过程中,网络学习了人体骨骼和面部等物体的3D结构,而测试是在单帧的基础上进行的。 英文标题:Procrustean Regression Networks: Learning 3D Structure of Non-Rigid Objects from 2D Annotations ://arxiv.org/abs/2007.10961 PDF链接:https://arxiv.org/pdf/2007.10961.pdf Procrustean回归网络:从2D注释中学习非刚性对象3D结构.pdf

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    Three.js基础之变换3D对象 | 《Three.js零基础直通04》

    让三维场景中的3D对象发生变换,有很多方式,甚至不需要操作3D对象本身。比如在前一小节中,我们已经通过使相机向后移动camera.position.z = 3来实现了立方体的缩小。 缩放 缩放也是一个具有x,y,z三个变量的向量对象。在创建3D对象时,默认的缩放比例x,y和z皆为1,就是没有缩放的意思。 它可以让指定的3D物体自动旋转朝向一个坐标,不需要我们去计算角度。 我们可以使用它轻而易举的将相机转向某个3D物体,或在游戏中将大炮面向敌人,亦或将角色的视野移到某个对象上。 比如我们在三维世界里搭建一所房子,其中有墙壁,门,窗户,屋顶等各种3D对象。假设我们觉得房子有点小的时候,是否需要重新缩放每个对象并重新设置它们的坐标呢?如果是这样,那也太麻烦了。 所以,当我们想对很多3D对象同时进行缩放时,将所有这些3D对象都放到一个Group中,再对这个Group进行缩放即可。 实例化一个Group并将其添加到Scene场景中。

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    SilhoNet:一种用于3D对象位姿估计和抓取规划的RGB方法

    该方法在两个阶段中操作,首先预测对象的中间轮廓表示和遮挡掩模,然后从预测的轮廓回归3D方向四元数。基于RGB视点中检测到的对象的估计遮挡和对象模型的先验知识,从预先计算的抓取数据库确定可行抓取点。 3)轮廓预测:网络的第一阶段将对象的中间轮廓表示预测为64×64维二元掩模。此轮廓表示对象的完整未被遮挡的视觉外形,就好像它使用相同的3D方向渲染但在框架中居中。 框架中轮廓的大小对于图像中对象的比例是不变的。为每个对象选择该距离,使得轮廓仅在框架内用于任何3D方向。网络的这个阶段还具有并行分支,其输出类似的轮廓,仅对象的未被遮挡的部分可见。 从输出中提取检测到的对象的类的预测矢量,并使用L2范数进行归一化以获得最终的四元数预测(图1)。 因为对象的轮廓表示是无特征的,所以该方法将对象形状中的对称性视为3D位姿空间中的等效对称。 YCB视频数据集中所有对象3D位姿精度曲线 ?

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    标签云:用于点云中 3D 对象检测的轻量级域独立标记工具

    如果此数据由3D图像组成,则最重要的是标签要尽可能准确以确保ML模型的高质量结果。 3D空间中的标签大部分是由专家工作人员完成的手动工作,他们在目标模型周围绘制3D边界框,而ML模型随后应自动识别目标对象,例如自动驾驶的行人或放射线照相术中的癌细胞。 因此,我们提出了一种新颖的标记工具,用于点云中的3D对象检测,以解决这些缺点。 Labeling in the 3D space is mostly manual work performed by expert workers, where they draw 3D bounding 标签云:用于点云中 3D 对象检测的轻量级域独立标记工具.pdf

    18720

    3D视频编码(3d打印技术介绍)

    原理上来说,每个视点的图像,包括视频图像和深度图像,均可以利用HEVC编码框架进行编码,输入的所有比特流复合形成3D比特流。 非独立视点编码技术 3D-HEVC在编码非独立视点时,除了使用独立视点编码所用的所有工具外,还用到了HEVC关于3D扩展的编码技术,使其更有利于多视点的编码。

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    request对象、response对象、session对象

    说明:由Tomcat负责创建对象,用于存储用户访问服务器页面期间提交的各种信息。 每个对象都会被分配一个String类型的ID号(可以使用session.getId();获取),存放在Cookie中,同一个用户在不同的文本服务目录中session互不相同。 实现session对象的唯一性:一般的用户端支持了Cookie,就已经实现了对象的唯一性。 如果没有支持,那就可以通过重写URL来实现session对象的唯一性。 调用encodeURL(id : String)或encodeRedirectURL(id : String)方法,向新的URL中添加参数,将session对象的id传递过去。 获取对象 getAttributeNmaes() : Enumeration 产生一个枚举对象,可以使用nextElems() 遍历session 中的各个对象对应的关键字 removeAttribute

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    CSS 3D世界,3D 透视照片墙

    有了前面2章内容,大家应该对CSS 3D的构建,都有了一定认知了,动手能力强的小伙伴可能已经开始自己做好看的效果了。 今天我们就来滚固一下前面学的知识,下面有一个"3D照片墙"示例来加深一下我们所学的知识。 用了绝对定位position: absolute6个子元素会重叠在一起了 我们先使其整个容易元素在3D空间呈现(transform-style: preserve-3d) 定宽定高元素水平垂直居中 { 所以,我们这里的空间相册,只需要每个元素沿着 Y 轴的 3D 旋转,间隔rotateY(60deg)即可形成一个圆环 动画 .photo { ...

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    3D视觉

    简介 随着自动驾驶、AR & VR 等技术的发展,3D 视觉的研究正方兴未艾。 目前 3D 视觉的两个主要问题是: 从一张 2D 图像预测得到 3D 表示 处理 3D 表示数据来实现下游任务(分类、检测、分割等) 2. 3D 表示 目前 3D 视觉表示主要有 555 种方法:深度图 一种直接的方式是测量 2D 图像中每个点到相机的距离作为深度图,也即: RGB image + Depth image = RGB-D image (2.5D) image.png 然而这种方式其实不是完全的 3D Eigen 等人提出的神经网络结构如下: image.png 2.1.2 RGB + Surface Normal 另一种类似表示 3D 视觉信息的方法是对 RGB 图像中的每个像素,给出其所在物体表面的法向量 这样也能在一定程度上表示 3D 物体的空间结构信息。

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    JavaScript——内置对象(Math对象、日期对象

    内置对象 JavaScript中的对象分为3种:自定义对象、内置对象、浏览器对象 前面两种对象是JS基础内存,属于ECMAScript,第三种浏览器对象属于我们JS独有的。 内置对象就是指JS语言自带的一些对象,这些对象供开发者使用,并提供了一些常用的或是最基本而必要的功能(属性和方法)。 内置对象最大的优点就是帮助我们快速开发 JavaScript提供了多个内置对象:Math、Date、Array、String等 查询MDN文档 学习一个内置对象的使用,只要学会其常用成员的使用即可。 案例:封装自己的数学对象 利用对象封装自己的数学对象,里面有PI最大值和最小值 var myMath = { PI: 3.141592653, max: function Date()日期对象是一个构造函数,必须使用new来调用创建我们的日期对象

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    Reality Zero One即将推出新平台,开发者可轻松采集3D对象

    尤其是当开发者需要将真实世界的对象,转换成数字复刻品的时候,将会尤为困难。 因此,Reality Zero One计划用这笔资金来开发一个新平台,而该平台旨在帮助开发者,更加轻松、快速地大规模采集真实的3D对象,以转换为VR或AR环境。 ? Reality Zero One平台由支持物联网的3D捕获设备、用于创建对象的软件和云计算基础设施组成。开发者借助该平台可以更加轻松地构建VR体验,且无需进行复杂的后期处理。 开发者借助Reality Zero One平台可以创建更加逼真的模拟3D对象,同时该平台还极大地缩短了VR体验构建的时间。” ?

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    内置对象,原生对象和宿主对象

    js内置对象是ECMAScript规范中要求实现的一些函数和对象,具体包括Object,Function,Number,Boolean,Array, String,RegExp,Error,Date,Global 这些对象(函数) 在js引擎初始化时就已经定义完毕,可以直接在程序中或者函数上下文使用。 原生对象包括内置对象,也包括运行时创建的对象,比如用户类等。 而宿主对象则是js代码所在运行环境提供的对象,运行在浏览器上的js,其宿主环境是浏览器,而不同浏览器提供了不同的 宿主对象,这些对象是ECMAScript规范之外自主定义并注入到js引擎中,诸如常见的window

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