一、3D相机简介常见的三维视觉技术，包含双目、ToF、激光三角、结构光等毫米级：双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，VR/AR，刷脸支付等微米级：线激光、结构光(编码)的精度是 um 级，主要应用在工业领域，如：表面缺陷检测、三维测量等纳米级：另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质物体的三维测量线激光3D相机，是一种基于三角测量原理，通过图
本文提出了一种基于CNN的3D物体识别方法，能够从3D图像表示中识别3D物体，并在比较了不同的体素时的准确性。已有文献中，3D CNN使用3D点云数据集或者RGBD图像来构建3D CNNs，但是CNN也可以用于直接识别物体体积表示的体素。本文中，我们提出了3D CAD物体检测。相关工作3D形状描述符。现代3D物体识别模型起始于60年代，早期的识别框架基于几何模型。然而，大多数识别工作基于手工提取的
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2024-10-16 13:56:49
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目录一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题2、解决深度网络的退化问题二、残差结构三、Resnet网络结构1.原理分析2、结构分析3、代码分析（内含分析和注释）一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题传统的想法是如果我们堆叠很多很多层，或许能让网络变得更好。然而现实却是：堆叠网络后网络难以收敛，而且梯度爆炸（梯度消失）在一开始就阻碍网络的收敛，让网络难以训练，得到适当的参数。2、解决深
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2024-02-15 09:33:45
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OSNet 论文翻译摘要作为一个实例级的识别问题，行人再识别(ReID)依赖于具有识别能力的特征，它不仅能捕获不同的空间尺度，还能封装多个尺度的任意组合。我们称这些同构和异构尺度的特征为全尺度特征。本文设计了一种新颖的深度CNN，称为全尺度网络(OSNet)，用于ReID的全尺度特征学习。这是通过设计一个由多个卷积特征流组成的残差块来实现的，每个残差块检测一定尺度的特征。重要的是，引入了一种新的统
3D卷积方法是把视频划分成很多固定长度的片段(clip)，相比2D卷积，3D卷积可以提取连续帧之间的运动信息。即，3D卷积将视频多帧进行融合 1. C3Dpaper: D. Tran, et al. Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks. ICCV'15.Tran等人提出C3D，其将3
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2024-02-27 22:33:19
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从工业实际模型到持久模型Product Modeler 简化版滑板是由七个组装好的实体部件组成，属于三种类型:一个板子(粉色)。两个支架(灰色)。四个轮子(绿色)。在Product modeler中，该滑板可表示为以下结构：Reference：对部件或组装部件模型的引用。Instance：实例，给定位置上的引用的模型，该实例所在装配体的引用聚合该实例。Representation：表示零件的形状和
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2024-10-31 08:23:16
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时隔数年，又回到知乎，对这个知识分享平台（说不上是知识吧，经验？个人理解？，毕竟还算比某引擎搜索的全是广告来的靠谱）感觉还算挺亲切的。三维重构或者说三维可视化目前刚好涉及到这一块，浅浅的说下吧（流水账，内容所含的某某单位某某朋友，只是讲讲故事，大家乐呵一下，并无他意）1、设备这就多了，医学CT、MRI、工业CT、FIB等等；微米级、纳米级等等；价格百万级到千万级；医学CT一般是毫米级吧：曾有个
最近为了生计一直奔波，没有时间更新文章了。前几天，群里面有个小伙伴，询问关于医疗疾病的一些相关训练和使用。想着这几天有时间，就来玩一下这个“local disease label detection”。由于一些原因，使用了一台性能不是很高的电脑，用来搭建和训练模型，大家可以做个参考。主要看下显卡：GeForce GTX 1650 4G显存。（有能力的小伙伴可以升级下显卡）这里为
# 医学影像3D重建与Python实现
医学影像3D重建是一个重要的研究领域，其应用已广泛覆盖医学诊断、手术规划、教育培训等场景。随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，3D重建的精度和速度日益提高。本文将介绍使用Python进行医学影像3D重建的基本流程，并提供相关代码示例和可视化工具。
## 1. 医学影像3D重建的基本概念
医学影像通常是指通过CT、MRI、超声等方式获得的二维图像，而
系统概述：
3D医学影像PACS系统，它集影像存储服务器、影像诊断工作站及RIS报告系统于一身,主要有图像处理模块、影像数据管理模块、RIS报告模块、光盘存档模块、DICOM通讯模块、胶片打印输出等模块组成， 具有完善的影像数据库管理功能，强大的图像后处理功能，提高了临床诊断准确率。
支持三维影像处理功能；三维重建，最大/小密度投影、三维容积重建，三维表面重建，虚拟内窥镜、曲面重建，心脏图像冠脉钙
原创
2023-09-16 16:48:31
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原作者：K同学啊**一、理论知识储备 1.CNN算法发展 来自「腾海」的总结(有修改)： 首先借用一下来自于网络的插图，在这张图上列出了一些有里程碑意义的、经典卷积神经网络。评估网络的性能，一个维度是识别精度，另一个维度则是网络的复杂度(计算量)。从这张图里，我们能看到: (1) 2012年，AlexNet是由Alex Krizhevsky、llya Sutskever和Geoffrey Hin
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2024-08-11 18:46:25
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需要了解的相关知识：注意力机制阐述：注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区
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2024-09-21 09:04:13
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核心就是：Split-attention blocks先看一组图：ResNeSt在图像分类上中ImageNet数据集上超越了其前辈ResNet、ResNeXt、SENet以及EfficientNet。使用ResNeSt-50为基本骨架的Faster-RCNN比使用ResNet-50的mAP要高出3.08%。使用ResNeSt-50为基本骨架的DeeplabV3比使用ResNet-50的
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2024-09-20 14:39:09
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IntroductionResNet论文是里程碑级的basemodel，因此获得了 CVPR 2016 Best Paper，并统领江湖至今：文章受Highway Networks启发，通过在不相邻的feature map间添加“跨越式”的identity mapping通道，设计出了如下的residual module：该设计的作用就是让网络的学习目标变成了“残差”：学习“残差”明显比学习原来的
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2024-06-03 12:02:18
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还在为了选哪款mac版视频转换器苦恼吗？小编今天推荐的Xilisoft HD Video Converter mac版绝对您的首选，该软件配备了先进的高清（HD）视频转换技术，可以轻松转换HD视频格式，例如AVCHD（mts，m2ts），H.264 / AVC，MKV，MPEG-2（ts），DivX，HD WMV，MPEG-4和Quick Time。 配备了先进的高清（HD）视频转换技
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2024-04-11 14:29:46
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Patch_EXECUTABLE 路径很重要，因为后面编译时，会用到git 去下载很库文件， 有几种方式修成。错误Could NOT find Patch (missing: Patch_EXEC
原创
2022-09-24 01:25:05
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Pytorch搭建ResNet系列网络前言残差块ResNet网络ResNet系列读取数据和训练模型 前言ResNet 是经典的残差网络，通过短接的方式实现数据的跨层传播，在一定程度上解决了网络过深后出现的退化问题，使训练深层模型更加容易。 本篇博客对PyTorch官方源码实现进行了简化，重点学习ResNet系列网络结构之间的区别。残差块残差块（residual block）是ResNet的基础块
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2023-10-08 16:41:43
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3D文字处理
原创
2007-11-18 19:37:33
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3D
原创
2006-08-01 12:00:00
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2021-08-04 09:21:00
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