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人工智能使用深度学习将2D图像转换为3D图像

校正像差的机会可能使研究活生物体的科学家能够从图像中收集数据，否则这些图像将无法使用。这项研究基于Ozcan及其同事开发的较早技术，该技术使他们能够以超分辨率渲染2D荧光显微镜图像。...两种技术都依靠深度学习来提高显微镜成像技术的水平，都使用数据来训练神经网络，这是一种受人脑启发的计算机系统。 ?...研究人员将蠕虫的2D图像逐帧转换为3D，从而能够跟踪蠕虫体内单个神经元的活动。...从以不同深度拍摄的秀丽隐杆线虫的一或两个2D图像开始，Deep-Z产生了虚拟3D图像，这使团队可以识别蠕虫中的单个神经元，与扫描显微镜的3D输出相匹配。...研究人员还发现，即使仅使用与样品表面完全平行的3D切片训练神经网络，Deep-Z仍可以从样品倾斜或弯曲的2D表面生成3D图像。 ?

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快试试这个：一张自拍生成3D人脸！(Demo+Code+Paper)

但，这怎么做到的？其实背后是一个卷积神经网络，研究人员把大量人脸数据喂给这个网络进行训练，最终这个AI学会了从照片脑补出3D人脸。...在这项研究中，我们提出通过由2D图像和3D面部模型或扫描组成数据集，并在这个数据集上训练卷积神经网络（CNN）来解决这些限制。...我们的CNN只需要使用一个2D面部图像，不需要精确的对准，也不需要在图像之间建立密集对应。这个方法适用于重建整个3D面部几何（包括不可见部分）。...我们通过一个简单的CNN架构来实现这一点，这个架构对单个2D图像的3D面部几何进行体积表征的直接回归。...我们还展示了如何将面部地标定位的相关任务纳入提出的框架，这有助于提高重建质量，特别是在大型姿态和面部表情的情况下。 ?

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    Matplotlib 中文用户指南 1 简介

    如果你想看到你的数据的直方图，你不需要实例化对象，调用方法，设置属性等等；它应该能够工作。 多年来，我常常使用 MATLAB 进行数据分析和可视化。 MATLAB 擅长绘制漂亮的图形。...当我开始处理 EEG 数据时，我发现我需要编写应用程序来与我的数据交互，并在 MATLAB 中开发了一个 EEG 分析应用程序。...随着应用程序越来越复杂，需要与数据库，http 服务器交互，并操作复杂的数据结构，我开始与 MATLAB 作为一种编程语言的限制而抗争，并决定迁移到 Python。...Python 作为一种编程语言，弥补了 MATLAB 的所有缺陷，但我很难找到一个 2D 绘图包（3D VTK 则超过了我的所有需求）。...后端是设备相关的绘图设备，也称为渲染器，将前端表示转换为打印件或显示设备（什么是后端？）。

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    Wolfram 技术在数字图像处理方面的解决方案

    Wolfram图像处理解决方案无缝集成了专门功能-如最新的2D和3D图像处理功能，易于导入的数据和交互式界面——具有GPU计算、并行处理、 核心技术得速度和性能并通过API在web上即时部署。...Wolfram技术包括数千个内置功能以及有关许多主题的精选数据，可让您： •处理和分析生物特征输入，例如指纹、虹膜图案、面部和耳朵图像、视网膜扫描等 •剖切3D数据并探究体积的内部 •将图像转换为GIS...•内置功能可实现完整的图像处理工作流程 Matlab需要多个额外的工具箱进行图像处理 •自动交互界面构建，轻松处理和分析图像 Mathematica独特之处 •方便地将图像直接拖放到输入行中以应用图像处理功能...Mathematica独特之处 •通用界面创建、与基础图像类型无关，范围从二进制图像到64位实际映像 Matlab要求根据基础图像数据类型修改代码 •交互式视觉工作流程的集成环境 C，C ++和其他语言要求您在图形窗口和文本输入之间切换以可视化和处理图像...全面支持2D和3D图像处理和分析，包括分割、配准和高级形态学运算» 多种经典以及最先进的分割技术，包括用于前景/背景分离和其他分割任务的区域增长、活动轮廓和增长切割» 标准的线性和非线性图像处理滤波器

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    二维已经 OUT 了？3DPose 实现三维人体姿态识别真香 | 代码干货

    2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影，从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。...在实际应用中，由于3D姿态估计在2D姿态估计的基础上加入了深度信息，其对于人体姿态的表述比2D更为精准，因此其应用范围和研究价值都要高于2D人体姿态估计，但是3D姿态估计的难度也更高，存在着遮挡，单视角...2D到3D的映射中固有的深度模糊性、不适定性，缺少大型的室外数据集等挑战。...其最终实现的效果如下图可见： 1、基本介绍 在深度学习方法得到广泛应用之前，3D人体姿态标注数据集和具有高运算能力的GPU还没有普及，研究人员主要通过一些应用在传统计算机视觉或机器学习领域的方法来进行...其使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有Opencv数组结构都转换为Numpy数组。

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    自动驾驶视觉融合-相机校准与激光点云投影

    然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点....上文提过, 在相机世界中, 3D外界点转换到2D图像像素点转换方程是 我们可以通过相机的内在参数 intrinsic camera parameters　实现这一转换....需要注意的是缩放成分S已集成到内矩阵中K, 因此不再是外参矩阵的一部分. 3D 投影方程 通过将各个外参矩阵和内参矩阵进行级联, 实现了3D激光雷达到2D图像平面上的投影....KITTI 传感器配置 接下来我们会使用KITTI的自动驾驶数据集来实现3D空间中的激光雷达点(激光雷达外部坐标系)到相机2D图像平面的投影(像素坐标系)....(这是使用KITTI数据集的进行3D投影的必要操作) P_rect_00 * R_rect00 *RT_velo_to_cam * x ：是将Velodyne坐标中的点x投影到编号为0的相机（参考相机）

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    NumPy 1.26 中文官方指南（三）

    :) 您可以将一维数组视为行向量或列向量。A @ v将v视为列向量，而v @ A将v视为行向量。这可以节省您的很多转置输入。...注意，MATLAB 将始终返回 2D 或更高维数组，而 NumPy 将返回 0D 或更高维数组 通用等价物 MATLAB NumPy 注释 help func info(func)或help(func...请注意，MATLAB 始终返回 2D 或更高阶数组，而 NumPy 将返回 0D 或更高阶数组 注释 子矩阵: 可以使用ix_命令和索引列表对子矩阵进行赋值。...例如，子类可以选择使用此方法将输出数组转换为子类的实例，并在将数组返回给用户之前更新元数据。 有关这些方法的更多信息，请参阅 ndarray 子类化 和 ndarray 子类型的特定特性。...这不是最佳的，因为将数组强制转换为 ndarrays 可能会导致性能问题或创建副本和元数据丢失，因为原始对象及其可能具有的任何属性/行为都会丢失。

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    Wolfram 航天航空工程与国防解决方案

    分析测试数据，以数学方式优化新飞机设计或原型航空系统。 Wolfram航天航空工程与国防解决方案的基础是用于数据分析、控制系统和其他计算的高级符号和数字功能，以及交互式2D和3D图形功能。...Wolfram技术包括数千种内置函数，这些函数可以： •使用Wolfram SystemModeler对复杂的系统进行建模和测试，例如无人驾驶飞机、太空机器人和飞机动力学 •快速制作飞机设计原型并将其转换为...3D模型 •自动计算设计数量，包括闭环传递函数、PID参数设置等 •计算所需的最佳控制，以最大程度地减少燃料使用或行驶时间 •拟合轮胎防滑数据以确定防滑算法的参数，或设计飞机以确保起落架安全着陆 •执行空气动力学...，以确保结果准确 Matlab和其他依赖机器算法的系统可能会由于数值精度故障而显示严重错误 •一个集成的系统，可通过任何类型的分析来清理、过滤和可视化数据 Tecplot 360图形必须导出到其他程序以进行演示或发布...2D和3D图形卫星图像的工业级图像处理和分析功能» •用于可靠性分析的完整功能，包括用于精确定位子系统的重要措施，可帮助提高系统可靠性» •内置支持4500多种单位——包括跨图形的自由格式语言输入、转换和尺寸一致性检查以及数字和符号计算

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    把你手机里的照片秒变3D！Facebook训练了一个CNN端到端系统

    新智元报道 来源：techxplore 编辑：永上 【新智元导读】Facebook研究人员，开发出一个卷积神经网络端到端系统，已经能实现几秒钟内，将任何设备上拍摄的2D图像转换成3D图像。...系统根据输入的2D图像，自动进行深度估计，实现2D到3D的实时转换，仅需花费几秒钟即可完成处理。 该框架还结合了纹理修补，对输入的2D图像进行几何捕捉，以使得它能在转换为3D图像时更加生动逼真。...每一个步骤都是自动的，直接在用户的移动设备中对2D图像进行各种各样的模型优化，没有设备内存和数据传输能力的限制。...2018年底，Facebook为其「照片功能」引入了2D转3D的功能。但那时还需要Facebook用户用配有双镜头相机的手机拍照才能实现。...现在，Facebook研究小组正在研究机器学习方法，这种方法能够对移动设备拍摄的视频进行有效深度估计，未来将适用于视频的2D转换3D。

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    【商业数学应用】MATLAB2023 winmac电脑版下载安装,MATLA2023

    MATLAB是一款商业数学应用软件，主要用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算等方面。...数据分析：MATLAB支持对数据进行统计分析、可视化、拟合、回归、分类等操作，可以帮助用户更好地理解数据。...可视化：MATLAB提供了丰富的绘图工具，可以进行2D和3D绘图，包括线图、散点图、曲面图等。 应用开发：MATLAB可以将算法和模型转换为独立的应用程序，方便用户分享和部署。...点击输入图片描述（最多30字） 9.点“下一步” 点击输入图片描述（最多30字） 10.选择软件安装路径，点“下一步” 点击输入图片描述（最多30字） 11.点“下一步” 点击输入图片描述（最多30字） 12.勾选将快捷方式添加到桌面...点击输入图片描述（最多30字） 15.点“关闭” 点击输入图片描述（最多30字） 16.打开【Crack】文件夹 点击输入图片描述（最多30字） 17.复制【bin】文件夹 点击输入图片描述（最多30字） 18.将bin

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    一文读懂深度学习中的各种卷积 ！！

    2、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到的实际上是对一个3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为滤波器是滑过一个3D空间，所以输出数值也按3D空间排布。也就是说输出是一个3D数据。 在3D卷积中，3D过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为滤波器是滑过一个3D空间，所以输出数值也按3D空间排布。也就是说输出是一个3D数据 与2D卷积（编码了2D域中目标的空间关系）类似，3D卷积可以描述为3D空间中目标的空间关系。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，

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    【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

    二、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ? 在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，

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    卷积有多少种？一文读懂深度学习中的各种卷积

    二、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ? 在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，

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    一文读懂深度学习中的N种卷积

    二、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ? 在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，

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    一文读懂深度学习中的N种卷积

    二、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ? 在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...人们一般认为模型并行化比数据并行化更好。后者是将数据集分成多个批次，然后分开训练每一批。但是，当批量大小变得过小时，我们本质上是执行随机梯度下降，而非批梯度下降。这会造成更慢，有时候更差的收敛结果。

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    再谈“卷积”的各种核心设计思想，值得一看！

    二、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ? 在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，

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    一文读懂 12种卷积方法

    二、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，

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    2D转3D，在《流浪地球》中感受太空漂浮，爱奇艺推出「会动的海报」

    机器之心报道 参与：蛋酱 在深度学习技术的加持下，每一张平面图像都能转换为效果惊艳的3D图像？我突然有一个大胆的想法…… ? 相比于 2D 内容，能产生身临其境感的 3D 内容仿佛总是会更吸引人。...最近，来自爱奇艺的团队介绍了一种 3D 内容转换的 AI 模型，可通过深度学习技术将 2D 内容快速、批量、全自动地转制成 3D 内容。...模型框架解析 想要把 2D 内容转换为「真假难辨」的 3D 内容，前提是要了解真实人眼的 3D 感知：「为什么在人眼中，世界是立体的？」...研究者提出的 2D 转 3D 模型采用了类似于 [10] 的模型结构，如图 3 所示，将左侧上支路改为输入三帧左视图（t，t-1，t-2），左侧下支路改为输入前两帧预测视差图（t-1，t-2），右上支路为输出当前帧所预测的视差图...3D 效果测评由于拍摄条件不同会导致 3D 效果不同，所以在 2D 转 3D 效果测评中，研究者用大量人力对预测的视差图和成片在 VR 中的 3D 效果进行综合性的评测。视差图估计如图 4： ?

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    卷积有多少种？一文读懂深度学习的各种卷积

    二、3D 卷积 在上一节的解释中，我们看到我们实际上是对一个 3D 体积执行卷积。但通常而言，我们仍在深度学习中称之为 2D 卷积。这是在 3D 体积数据上的 2D 卷积。过滤器深度与输入层深度一样。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。 ? 在 3D 卷积中，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。...因为过滤器是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。 我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2） 现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，

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