群里 程序员 DMZ 给出了很专业的建议，使用策略模式或者采用递归的方式取值。
共面性检测网络为解决这一问题提供了新的思路，并能够显著提升三维场景重建的质量。目前这项研究工作已被欧洲计算机视觉大会 (ECCV 2018) 收录，并被邀请赴会进行口头报告 (Oral Presentation)。
本文介绍一篇基于RGB图像的单目三维目标检测的文章AM3D，该文发布于ICCV 2019《Accurate Monocular 3D Object Detection via Color-Embedded 3D Reconstruction for Autonomous Driving》。输入单幅RGB图像，输出三维Bounding Box信息。
R语言与Python中的apply函数都有着丰富的应用场景，恰到好处的使用apply函数，可以避免在很多场景下书写冗余的代码，这不仅能提高代码可读性，而且提高代码执行的效率。 apply(X, MARGIN, FUN, ...) X #一个数组（包括矩阵） MARGIN #一个给定下标的向量，将被指定函数执行计算1代表行，2代表列，c(1,2)代表行列。 FUN #执行计算的函数（如果是+、%*%这种符号函数需要使用反引号包括【英文输入法状态下的“~”键】） ... #
三月已过半旬，已是春暖花开的季节，也是我们科研爱好者最繁忙的一段时间。春天的到来，意味着新一届的学子即将离开学校，走向自己人生的第二段道路，也意味着您年伊始，所有的工作、项目、计划等都要开始步入正轨，
除了传统的街道图地图外，默认的一般都是街道图，还有卫星图、三维图等，其中又有叠加层，比如叠加路况图层和路网图层等，最近去了多家的地图官网看对应的api接口，总体上感觉现在都往2.5D或者3D这块发展，估计这也是未来的一个大趋势，记得有个长辈程序员，花了很多年专门研究opengl之类的玩意，将现有的电网系统换成了3D的，甚至取了个高大上的名字叫世界电网互联系统，直接可以旋转一个球体，查看各种电网路线等，而且现在的安防行业好像也在往3D方向发展，甚至和物联网结合，以3D的模式呈现一栋大楼或者一个小区的三维场景，报警点也是三维呈现，这个效果非常惊艳，一不小心就把大领导震撼了，然后经费就来了。
首先提出一个问题：为什么需要去重建三维世界？这是因为我们身处在三维世界中，所以当需要数字化时，更希望真实场景的表达也是三维表达，这样就能从不同的视角去观察这个真实场景的物体。比如最近非常火的元宇宙，它就是通过这种技术帮助人和虚拟世界进行一个无缝的交互。
最近有不同行业的客户咨询我司能不能提供一种解决方案，可以快速实现三维建筑效果，能快速响应市场需要，满足投标、交付、技术服务、厂房建设等需求。客户主要行业领域为新能源光伏逆变器铺设、房地产建筑、工厂厂房等三维建筑领域。 首先我们对他们的需求进行了分析，发现他们的共同需求是三维建筑，他们都想使用简单快速的编辑方式实现三维建筑，然后是业务需求。最终我们决定根据他们的需求，做一个简单的设计工具来实现三维建筑，然后再依次添加他们额外的业务需求。下边就简单的介绍下我们设计工具技术的尝试，如果你有更好的意见和思路可以一起沟通交流，共勉。
当我们使用ArcGIS JS API开发项目时，经常会用到地图测量控件，用于测量地图上两点之间的距离、一片区域的面积或周长等，但是ArcGIS JS API测量控件自带的默认样式是黄白相间的大粗线，这在用户看来是很不美观的，所以就需要我们对其进行一些样式优化。
因为项目需要，去做了三维模型加载的相关调研，发现Mars3D这样一个好用的框架，可以动态加载3DTiles三维模型，并且官方有详细的文档和规范的代码，很容易就可以上手。
Mars3D平台可用于构建无插件、跨操作系统、 跨浏览器的三维 GIS 应用程序。平台使用 WebGL 来进行硬件加速图形化，跨平台、跨浏览器来实现真正的动态大数据三维可视化。通过 Mars3D产品可快速实现浏览器和移动端上美观、流畅的三维地图呈现与空间分析。
本文简单带大家看一下单图像三维重建相关的论文。写这篇文章算是对之前的一点总结。因为之前没有做过三维视觉，也没有钻研过生成对抗网络，中间实在是吃了不少苦，基本是边补基础知识边看论文，现在基本感觉看过一遍了，简单的把这些论文都拿出来说一说，算作有个收尾。如果说的不好，哪里理解错了，也请各位在评论区批评指教。
>> plot3(20*sin(t), 20*cos(t), t, 'r', 'linewidth', 2);
这道题是三维地图去找最短路，所以类比着二维地图的广搜过程做就行了，只用在搜索方向上做点改变。
三维计算机视觉在计算机视觉是偏基础的方向，随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。
基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，同时它也可以用于提升人脸关键点检测，人脸识别，人脸编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。
三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。
在本文中，我们提出了一种在RGB-D场景中，在目标周围放置三维包围框的技术。我们的方法充分利用二维信息，利用最先进的二维目标检测技术，快速减少三维搜索空间。然后，我们使用3D信息来定位、放置和对目标周围的包围框进行评分。我们使用之前利用常规信息的技术，独立地估计每个目标的方向。三维物体的位置和大小是用多层感知器(MLP)学习的。在最后一个步骤中，我们根据场景中的目标类关系改进我们的检测。最先进的检测方法相比,操作几乎完全在稀疏的3D域,在著名的SUN RGB-D实验数据集表明,我们建议的方法要快得多(4.1 s /图像)RGB-D图像中的3目标检测和执行更好的地图(3)高于慢是4.7倍的最先进的方法和相对慢两个数量级的方法。这一工作提示我们应该进一步研究3D中2D驱动的目标检测，特别是在3D输入稀疏的情况下。
前面的一篇文章：3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述（一）中笔者分享了如果采用voxel作为深度学习网络输入的backbone的几个重要的模块。也就是目前比较流行的One-stage的方法SECOND的1.5版本，在KITTI和Nuscenes的榜单上都能算是19年比较经典和高效的方法，这一篇文章，笔者填一下上一篇文章的坑，上一篇文章中说到目前的方法可以按照精度和速度两个方面做出研究，其中因为voxel-representation的方法本身是高效的，因此主要在速度上做出研究的方法还是远远少于在精度上做文章的。 笔者看到的在精度上做文章的研究工作主要可以分为如下几种：（1）refine（2）loss（3）fusion（4）backboe -structure（5）others。 下面笔者就这几种改进方式选择一些典型的文章做一定的简单分享，如果要深入理解文章的改进，还是很需要研究文章本身和阅读其代码的。
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3013.pdf
光场成像技术是一种先进的成像方法，它记录了从场景中发出的光的方向信息，而不仅仅是强度。这种技术在虚拟现实（VR）中具有巨大的应用潜力，因为它允许用户与三维场景进行更自然的交互，并提供更逼真的沉浸式体验。本文将探讨光场成像技术的原理、在虚拟现实中的应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。
标题：IDA-3D: Instance-Depth-Aware 3D Object Detection from Stereo Vision for Autonomous Driving
假如二维数组想要把第一个值赋值给一个一维数组，如何处理呢，很简单
这是最近公司的一个项目。客户的需求是基于总公司和子公司的数据，开发一个数据展示大屏。 大屏两边都是一些图表展示数据，中间部分是一个三维中国地图，点击中国地图的某个省份，可以下钻到省份地图的展示。 地图上，会做一些数据的标注，信息标牌。 如下图所示：
目前，三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用。方法同样也层出不穷，我们将这些方法依据原理分为两类：
目前基于多相机BEV的三维目标检测方法与基于激光雷达的方法还存在明显的性能差距 ，这是由于激光雷达可以捕获精确的深度和几何信息 ，而仅从图像中推断三维信息具有挑战性。文章提出了一种跨模态知识蒸馏方法DistillBEV ，通过让学生模型(基于多相机BEV)模仿教师模型(基于激光雷达)的特征 ，实现多相机三维检测的性能提升。提出了区域分解、自适应缩放、空间注意力等机制进行平衡 ，并扩展到多尺度层和时序信息的融合。在nuScenes数据集上验证了方法的有效性 ，多个学生模型都获得了显著提升 ，优于其他蒸馏方法和当前多相机三维检测SOTA。特别是BEVFormer的mAP提升达4.4% ，NDS提升4.2%。这种跨模态的知识蒸馏为弥合多相机三维检测与激光雷达检测的差距提供了新的思路。方法具有通用性 ，可广泛应用于包括CNN和Transformer的各种学生模型。是自动驾驶领域一个值得关注的进展。未来可将该方法推广到其他多相机三维感知任务 ，如分割、跟踪等；结合更多传感器进行跨模态融合；探索其他表示学习与迁移的方式等。三维环境理解仍需持续努力 ，期待跨模态学习带来更大突破。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
文章：Occ-BEV: Multi-Camera Unified Pre-training via 3D Scene Reconstruction
遥感测绘的同学给我发来三维模型文件，文件格式是.osgb。作为一个非专业人士，完全不清楚如何进行打开，因此本篇就来记录下打开该文件的一种可行方式。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
小甲师兄有个喜好——喜欢下雨：每逢下雨天，不是诗兴大发，就是代码撸的飞起。再加上最近在优化rbd，小甲把之前分析的OSDC代码分享给大家
本文主要介绍ArcGIS JS API 4.14的离线部署和测试离线部署是否成功，JS API离线部署是ArcGIS JS API开发的首要前提，也是基本技能，希望本篇文章对大家有所帮助。
sliding window (滑动窗口) 在深度学习中得到了极其广泛的运用。从卷积层到池化层，都能看见它的身影。
深度学习方法 ---- 单图识别 方法简介 类同于MINST图像的识别，将CT图像分解为64x64大小的图像，根据医生标注，若图像块中包含结节的中心点(centroid)，则认为有结节，否则就没
上述过程确定了机器人相对于初始时刻以及相对于每帧数据到来时的位姿变换，这个过程就是定位的过程。
师兄：在《g2o: A general Framework for (Hyper) Graph Optimization》这篇文档里，我们找到那张经典的类结构图，里面关于边（edge）的部分是这样的，重点是下图中红色框内。
ArcGIS Maps SDK for JavaScript 是由 Esri 公司开发的一款用于构建交互式地图应用程序的 JavaScript 库。它提供了丰富的地图显示、分析和可视化功能，适用于各种场景。 目前，ArcGIS Maps SDK for JavaScript 提供两个主要版本：3.x 和 4.x。
osgEarth支持.earth格式的文件，里面保存了数字地球相关信息的配置XML，只需要读取这个配置文件，就可以直接得到相应的数字地球相关效果。但实际使用中还是感觉到有些不便，有些效果没办法保存下来，所以很多时候还是使用代码实现比较好。osgEarth最基础的就是显示一个数字地球了。
本文来自旷视研究院，作者：闫东。AI 科技评论获授权转载。如需转载，请联系旷视研究院。
当给你看一张椅子的照片时，你是可以从这张单幅照片中推断出椅子的三维形状的，即使你以前可能从未见过这样的椅子。我们经历的一个更具有代表性的例子是，在与椅子的物理空间相同时，从不同的角度收集信息，以建立我
背包系列，是动态规划里一类典型的问题，主要有：01背包，完全背包，多重背包，混合背包，二维费用背包，分组背包，有依赖背包和泛化物品等。也就是常说的背包九讲。
昨天收到了mapbox中国的推送，看到了mapboxgl的更新，此次更新版本加入了globa，终于有个球了，于是就迫不及待的今天想尝个鲜。
②$arr=array(key1=>value1,key1=>value2,key1=>value3);
随着传感器技术的发展和大量新兴应用场景（AR/VR/自动驾驶）的出现，三维深度学习成为了近期的研究热点。三维数据往往以点云的方式存储，近年来，研究人员抑或是选择先将点云离散化成结构化的、规整的栅格形式（voxels，可以类比 2D 的像素 pixels），再利用体素卷积神经网络（volumetric CNNs，可以看作 2D CNN 的三维推广）对栅格数据进行处理；抑或是选择直接在点云数据上进行卷积计算。
周一到！从本周开始，我们一起来学习关于绘图的操作吧！之前学过了如何从文件中读取数据，有的小伙伴可能着急了，怎么学了这么久，还是不会画图呀？！今天我们从MATLAB基本图形的绘制开始学习，增强信心，之后再去学烧脑的数据处理内容~
本文对 Java 中多维数组进行了介绍，讲解了多维数组和定义语法、应用场景和优势，并给出了样例代码。
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/568205134
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