---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克! 视图合成(view synthesis)是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题,指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图,一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息,比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场(NeRF)模型以来,这个问题也受到了越来越多的关注,大大推动了新视图合成的性能。 其
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克! 视图合成(view synthesis)是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题,指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图,一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息,比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场(NeRF)模型以来,这个问题也受到了越来越多的关注,大大推动了新视图合成的性能。 其中一个超级大玩家就是Goog
---- 新智元报道 编辑:好困 Aeneas 【新智元导读】近日,Meta和CMU的研究人员提出了一种全新的6-DoF视频表征方法,单张RTX 3090即可每秒18帧实现百万像素分辨率渲染,或将给VR带来革命性的高质量体验。 最近,由Meta和卡内基梅隆大学提出的6-DoF视频表征模型——HyperReel,可能预示着一个全新的VR「杀手级」应用即将诞生! 所谓「六自由度视频」(6-DoF),简单来说就是一个超高清的4D体验式回放。 其中,用户可以完全「置身于」动态场景里面,并且可以自由地移动
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行,它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具,也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术,底层三剑客包括:html, js, css, 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制,简单的几句R代码,一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
二者都可以响应TCP/IP请求,给R安上Server的翅膀,实现Browser to Server的需求。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
Shiny 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性:
涉及的问题是对文本生成描述文本(generating text to describe images).
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
当 4K 画质、60 帧视频在某些 APP 上还只能开会员观看时,AI 研究者已经把 3D 动态合成视频做到了 4K 级别,而且画面相当流畅。
译者序 原文于2017年6月21日发布,时过半载,将这篇既不是教程,也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译,为何?只因去年下半年的时候,用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告,让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久,试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts,以及键冬同学(Python中文社区专栏作者,GitHub开源项目PyEcharts作者)基于百度Echarts开发的PyEcharts,但是这些都是基于Web的交互视图库,而
何品言翻译,广东科技学院大学生,喜欢R语言和数据科学。 王陆勤审核,从事数据挖掘工作,专注机器学习研究与应用。 英文链接:http://www.r-bloggers.com/how-to-learn-r-2/ PPV课原创翻译文章,转载请注明以上信息及原文链接! 数据操作 把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的,对是数据符合处理也是很重要的。R有很多的构建函数对原始数据进行处理,但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。幸运的是,有几个R包可以提供很大的帮助: tidyr包允许你对数据
入门教材、day1、day2、day3、day4、day5、day6、day7、day8、day9、day10、day11、day12、day13、day14、day15、day16、day17
Shiny使用fluidPage创建一个显示界面,该显示界面可自动调整为用户浏览器窗口的尺寸。还可以通过在fluidPage函数中设置元素对用户界面进行布局。
不知不觉2020年都要过去了,加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了:浅谈Entrez ID。
控件包括 UI 和服务器两方面。 fluidPage() 是布局函数,建立页面的基本可视化结构。 selectInput() 是让用户可以选择的输入控件。 verbatimTextOutput() 和 tableOutput() 是告诉 Shiny 对输出进行渲染的控件,前者展示代码,后者展示表格。 ## 导入 Shiny 包 library(shiny) ui = fluidPage( ## UI 控件一般使用 ## xxInput:用于用户输入 ## 或 ## xxOutput:用于结
机器之心报道 机器之心编辑部 来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者发现只需两项修改就能让 2D GAN 获得 3D 生成能力。 如何让一个已有的 2D GAN 变成 3D 级别?这是一个有趣且实用的问题。 为了解决这个问题,来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者试图尽可能少地修改经典 GAN,即 StyleGANv2。该研究发现只有两个修改是绝对必要的:1)一个多平面图像样式生成器分支,它产生一组以深度为条件的 alpha 图;2)一个以位姿为条件的鉴别器。 论文地址:https
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
训练自动驾驶系统需要高精地图,海量的数据和虚拟环境,每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法,Waymo 有自己的自动驾驶出租车队,英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日,来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路,他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。
来源:机器之心本文约3100字,建议阅读10+分钟真不用来做成元宇宙? 训练自动驾驶系统需要高精地图,海量的数据和虚拟环境,每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法,Waymo 有自己的自动驾驶出租车队,英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日,来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路,他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。 通过大量街景图片,谷歌的研究人员们构建了一个 Block-Ne
Ken Burns 特效,是一种通过虚拟摄像机扫描和缩放使静止图片动态化的特效。添加视差是创建 3D Ken Burns 的重要因素,带来了很多不可思议的画面。手动创建此类特效很费时间,并且需要足够的图片编辑技巧。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》,这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版,而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
我们通过前面的文章已经对响应式编程的基本思路有所熟悉,这里我们将讨论更加高级的技术,它可以让我们更加合理地使用响应表达式。
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后,图元被裁剪并设置为光栅化,如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定,即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域(第5.4.2节)。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
今天给大家介绍一个在R中的神器-网页快照获取。这个包可以进行批量获取网页并转化为图像,那这功能有啥用呢,大家可以开动脑筋想想,反正和shiny配合起来那是很好玩的。
从今天开始,我将为大家逐步介绍Mask RCNN这个将检测和分割统一起来的框架的具体原理以及详细代码解读,项目地址为https://github.com/matterport/Mask_RCNN,基于TensorFlow1.x和Keras框架实现。
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shiny提供了一个函数家族,将R对象转换成在UI中的输出,每个函数创建特定类型的输出
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
最近,来自 Waabi AI、多伦多大学、滑铁卢大学和麻省理工的研究者们在 NeurIPS 2023 上提出了一种全新的自动驾驶光照仿真平台 LightSim。研究者们提出了从真实数据中生成配对的光照训练数据的方法,解决了数据缺失和模型迁移损失的问题。LightSim 利用神经辐射场(NeRF)和基于物理的深度网络渲染车辆驾驶视频,首次在大规模真实数据上实现了动态场景的光照仿真。
执行 runExample()可以看到内置的11个例子,github上有更多,可以体验和学习这些例子
本文特约作者为 DataCamp 的联合创始人 Martijn Theuwissen 。更多 R 语言资源请访问这里(http://t.cn/R9Uo2po) ,各种 R 语言源代码也在其中。 这里(http://t.cn/RZ0nGo0)还有一份数据科学备忘清单,能让你从零开始学习数据科学,包括 R 语言。 如果你没有编程经验,或者是对点击式的统计软件更熟悉(而非真正的编程语言), R 语言学起来还是有点难度的。本文的学习方法更适合 R 语言小白,不过老司机们也可以从中获得 R 语言的最新动态。 本文的
动态视图合成旨在从捕捉到的视频中重建动态3D场景,并创建沉浸式虚拟回放,这是计算机视觉和计算机图形学领域长期存在的研究问题。对这项技术的实用性至关重要的是它能够以高保真度实时渲染,使其能够应用于VR/AR、体育广播和艺术表演。最近,隐式神经表示在通过可微分渲染从 RGB 视频重建动态 3D 场景方面取得了巨大成功。尽管动态视图的合成结果令人印象深刻,但现有的方法通常由于昂贵的网络评估过程需要几秒钟甚至几分钟才能以 1080p 的分辨率渲染图像。
R是一种流行的开源编程语言,专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名,这使其适用于许多领域。
从今天开始我们开启R语言的交互图形设计征程,今天主要是初识shiny这个交互的R包。
首度于线上召开的CVPR 2020 会议已经落下帷幕。今年,大会共有1467篇论文被接收,共举办了29个Tutorial、64个Workshop,线上与会者人数达 7600人。大量的论文,加上今年新采用虚拟会议的形式,曾一度让会议浏览器不堪重负(浏览速度非常慢)。
Dashboards入门前三期可见:R文档沟通|Dashboards入门(1);R文档沟通|Dashboards入门(2);R文档沟通|Dashboards入门(3),今天给出该系列最后一期:在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少,最后给出一些拓展资料供大家参考。
最近开发了不少 NFT 合约, 之前一直想总结一篇文章介绍 NFT 开发中的各种技巧,奈何总是各种事情没有动手,今天看到老外的这篇总结,非常全面,就翻译一下。以下是原文翻译:
2)如果基因名是ENSGxxxx的不要担心,在2的位置ENSG所在那列的名字。在3的地方勾选。下面的456就不要改动了。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合,使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中,我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互,之前已经有一些相关的包,不过都需要开发者熟悉网页编程语言(html,CSS,JS)。
近日,来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法,用于3D图像的场景细化和新视图合成。
神经辐射场(NeRF)作为一种通用的场景表达,已经得到越来越多研究者的注意。给定几张不同视角下的图片,我们就能重建出一个非常精细的NeRF。然而在实际应用中,我们经常会遇到不同种输入图像的退化,比如镜头畸变、噪声和模糊。如果在这些非理想状态下重建精细的NeRF是一个值得研究的问题。本次分享中,我们会梳理已有的一些在非理想输入状况下的NeRF重建的相关工作,然后介绍我们的工作:Deblur-NeRF,即如何在输入图像有运动模糊或者失焦时依然能够重建一个清晰的NeRF。
近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。
leaflet可以实现交互式地图,这里直接一中国为例,展示不同省份的population以及mapview上的实现。 leaflet基础篇可以去官网;
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发,AWS部署Shiny app,以及绑定域名的经验,详见:Shiny app开发, AWS上部署Shiny app,绑定域名。
最近迷上了动态可视化,突然发现shiny真是个好东西,能够将我之前所学都完美的结合在一起,形成一个集成的动态仪表盘! 今天做一个小小的案例,算是shiny动态可视化的小开端…… 这个案例是之前发过的中国人口结构动态金字塔图,这个图还是蛮不错,数据取自UN的官网,非常有现实意义的人口性别结构数据。 library(ggplot2) library(animation) library(dplyr) library(tidyr) library(xlsx) library(ggthemes) library(s
动态视图合成是在给定输入视频的情况下渲染出真实动态场景的新视图,这是计算机视觉和图形学中一个长期存在的研究问题。这个问题的关键在于从多视角视频中有效地重建动态场景的 4D 表示,并允许在任意视点和时间上保持高保真度和实时渲染。
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