卷积计算是深度学习模型的常见算子,在3D项目中,比如点云分割,由于点云数据是稀疏的,使用常规的卷积计算,将会加大卷积计算时间,不利于模型推理加速。由此SECOND网络提出了稀疏卷积的概念。稀疏卷积的主要理念就是由正常的全部数据进行卷积运算,优化了为只计算有效的输入点的卷积结果。稀疏卷积的思路网上已经有很多简明扼要的文章,比如知乎的这一篇就很清晰,本文就是根据这一篇的思路实现的一个简单的稀疏卷积流程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-11 08:40:58
                            
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            # 使用 PyTorch 实现 3D CNN 的指南
在计算机视觉和深度学习领域,3D 卷积神经网络(3D CNN)已成为处理视频和医疗图像等三维数据的强大工具。本篇指南将帮助你实现一个简单的 3D CNN 模型,使用 PyTorch 框架。以下是实现过程的步骤。
## 实现流程
下面用表格列出实现 3D CNN 的逻辑步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1            
                
         
            
            
            
            def CNN_3d(x, out_channels_0, out_channels_1, add_relu=True):    '''Add a 3d convlution layer wi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-19 11:48:51
                            
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            模型(model)组成的,而模型就是通常说的 
网格(mesh), 它是由 
三角形面(triangle)组成,而每个三角形面又是由3个 
顶点(vertex)构成。如图: 
    
材质(materal)和纹理(texture):  光有网格模型看上去就是一个物品的轮廓,为了让模型具有真实感,我们就要为模型赋予材质和纹理。  材质包含颜色,D3D中这样定义颜色: typedef struct            
                
         
            
            
            
             老规矩–妹妹镇楼:  
  一. 物体检测(一)定义        在输入图像中检测出所有的不同物体,并用方框将所有的物体都框出来。(二)候选框(Region proposals)       如果用分类和回归定位,那么要用滑动窗口滑动整张图片,需要计算太多的位置和预处理太多的图片尺寸,耗时耗力。             
                
         
            
            
            
            本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_inference.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/gan_demo.py这篇文章主要介绍了生成对抗网络(Generative Adversa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概览在前面的教程中,我们将一个立方体从模型空间变换到了屏幕空间并进行了绘制。在本教程中,我们将拓展变换的概念,展示一个使用这些变换实现的简单动画。这个教程的输出结果是一个物体绕着另一个物体旋转,用来展示变换以及如何组合这些变换达到所需的效果。后面的教程会建立在这个教程之上介绍新的概念。 源代码(SDK root)\Samples\C++\Direct3D10\Tutorials\Tutorial0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录(按出版年份排序)1. LeNet-5 (1998)2. AlexNet (2012)3. VGG-16 (2014)4. Inception-v1 (2014)5. Inception-v3 (2015)6. ResNet-50 (2015)7. Xception (2016)8. Inception-v4 (2016)9. Inception-ResNet-V2 (2016)10. Re            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1. 3D点云分类简介1.1 何为点云[1]1.2 点云的获取[1]1.3 点云的属性[1]2. 使用PointNet进行点云分类[2]2.1 基础API配置2.2 下载数据及数据预处理2.3 建立模型2.4 训练模型2.5 可视化预测1. 3D点云分类简介无序3D点集(即点云)的分类,检测和分割是计算机视觉中的核心问题。1.1 何为点云[1]我们在做 3D 视觉的时候,处理的主要是点云,点云            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近年来,深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用,并且在很多的任务上,深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说,深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。我们近期邀请到了微信模式识别中心的高级研究员张金超博士,他毕业于中国科学院计算技术研究所,研究方向是自然语言处理、深度学习,以及对话系统。在本次公开课上,他全面而具体地讲述            
                
         
            
            
            
            回答:相当有用,厉高手掌握一款3d软件。现在主流3DMAX,我学完C4D后就扔了3DMAX。好处是C4D现在会的人少,以后转动画制作非常快速,而且因为高手少,不像3DMAX,满地是高手,你一上手,高下立判,所以有时候物以稀为贵。坏处是因为会的少,很多地方都不安装C4D,不少老板都没听过!所以想装逼的时候,想做几个夸张的文字特效,坐在别人的电脑上,发现只有3DMAX!你又不能说,老板给我装个C4D。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # PyTorch 3D卷积
## 简介
深度学习中使用的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)广泛应用于图像和视频的处理任务。然而,传统的卷积操作只适用于二维数据,无法直接处理三维数据。为了解决这个问题,PyTorch提供了3D卷积操作,可以有效处理三维数据,如视频、CT扫描等。
本文将介绍PyTorch中的3D卷积操作,并提供代码示例以帮助读者理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程!(新手友好、小白请进、建议收藏)基于3D卷积的视频分析与动作识别一、3D卷积原理解读视频就是一帧一帧的图像按照时间拼接组成的,3D卷积就是比2D的卷积多了个时间维度。二、UCF 101动作识别数据集简介UCF 101动作识别数据集官网地址下载:https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php101类视频,每一类            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出。一、卷积只能在同一组进行吗?-- G            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这次我们要解释如何以pcl_recognition模块来进行3D物体识别。特别地,它解释了怎么使用相关组算法为了聚类那些从3D描述器算法里面把当前的场景与模型进行匹配的相关点对点的匹配。(长难句)。对于每一次聚类,描绘了一个在场景中的可能模型实例,相关组算法也输出标识6DOF位姿估计的转换矩阵。代码#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            因为自己对三维的模型比较感兴趣,所以就好好的学习了一下AE中的一些三维分析的功能,因此也就做一下笔记记录一下学习的过程。 文章目录一、三维数据二、TIN数据分析2.1属性信息2.2创建TIN数据2.3TIN表面分析2.4坡度坡向图三、小结 一、三维数据简单来讲,三维数据就是在传统的二维数据(x,y)中添加了一个z值,也就变为了三维数据(x,y,z),这个z值并不局限于高程,它也可以指很多其他的东西            
                
         
            
            
            
                   很多做三维GIS项目的朋友都会使用3DsMax建模,然后对接到SuperMap GIS平台进行GIS应用。今天小编给大家梳理一下从建模到对接SuperMap GIS平台的流程和注意事项。        从3DsMax建模到对接到SuperMap GIS平台主要通过三个流程来完成,首先在3DsMax中完成建            
                
         
            
            
            
            参考目录:目录0 前言1 R2D2 C3D2.1 R3D3 P3D4 MCx5 R(2+1)D【前前沿】:某一次和粉丝交流的时候,收获一句话:人点亮技能书,不是一次性电量的。是反复折腾,反复批判,反复否定与肯定,加深了记忆轴。 ---某位粉丝0 前言看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法,R3D,MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 PyTorch 实现 3D 目标检测指南
在计算机视觉领域,3D 目标检测是一项重要任务,主要用于自动驾驶、机器人导航及虚拟现实等应用。本文旨在帮助刚入行的小白,通过使用 PyTorch 实现 3D 目标检测。我们将按照以下步骤进行学习:
## 整体流程
我们可以将整个过程划分为以下几个步骤(如下表所示):
| 步骤 | 描述            
                
         
            
            
            
            在这篇博文中,我将分享如何在 PyTorch 中实现 3D U-Net,这是一个在医学图像分割中非常流行的深度学习架构。通过这一过程,我们将涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等模块,让您对这一主题有一个全面的了解。
### 背景描述
3D U-Net 是一种扩展的 U-Net 网络,专门用于处理 3D 医学图像数据。随着医学影像学的快速发展,对高效且准确的图像分割算法的需求愈