Marching Cubes算法是三维离散数据场中提取等值面的经典算法，之前主要应用于医学图像重建，当前在TSDF等重建场景广泛应用。 参考论文：Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm 参考论文： KinectFusion: real-time dynamic 3D surface reconstruc
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2024-10-09 14:14:49
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Visualsfm与meshlab三维重建 目前使用最方便且广泛的三维重建是利用免费软件visualsfm和meshlab对物体进行三维重建。Visualsfm是基于SIFT提取特征点的匹配软件，能够做到对多幅图像进行特征提取和稀疏点云，稠密点云的生成。Meshlab主要是完成对物体表面的重建和纹理贴图。一般通过泊松表面方程进行表面重建。 1、 visualsfm的操作步骤 a) visua
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2024-02-25 13:09:17
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室内定位一直被炒的非常火的黑科技，也是近年资本追逐的热点，市场上一直有众多宣称可以做到厘米级，米级精度定位的公司，但问题很多，无法大规模商用。近些年有很多人尝试使用蓝牙beacon方式做定位，小众应该可以满足需要，但是依然问题很多；直到今天，出现了新的技术：蓝牙AoA定位。先介绍一下现有室内定位方案：1. 超声波室内定位技术 超声波定位主要采用反
近十年来，可以说RIS（可重构智能超表面）的热度与日俱增，但是很多人在粗浅的了解的RIS后，可能只是意识到，这是一个可以反射信号的“镜子”，并且“镜子”可以根据自己的期望对反射信号的方向进行调控，对于RIS发展的整个脉络不是很清晰。比如：为什么RIS可以反射信号？为什么反射信号可以自由调控？如何调控？除了反射信号还能干啥？等等等等。本文中，笔者根据自己这段时间的学习，做一个小小的总结，对于RIS的
效果超过了传统方法，代码已开源
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2022-07-29 09:10:02
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//2022.3.2日阅读笔记
个人对本篇综述内容的大致概括论文首先介绍了表面缺陷检测中不同场景下的成像方案，主要根据表面颜色或表面反射性质来制定；接着介绍了工业界中存在的缺陷检测挑战（关键问题），例如：缺陷成像和背景差异小、缺陷尺度不一致、缺陷图片中存在大量的噪声等。接着论文对缺陷检测问题的定义、缺陷检测的定义作了详细的介绍。而后从四个大方向（基于全监督学习，半监督，无监督，其他）展开文章。在全
需要注意的是，在使用基于 GAN 的图像重建方法时，需要注意数据集的大小和质量，以及合适的网络架构和参数设置。生成
图像重建是计算机视觉领域的一个重要任务。深度学习在图像重建中具有很强的能力和广泛的应用。下面介绍一种常见的深度学习图像重建方法：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）的图像重建。基于 GAN 的图像重建是通过训练生成器网络来从随机噪声中生成逼真的图像。该方法主要包括以下步骤：定义生成器网络：生成器网络通常使用卷积神经网络（Convolution
深度学习 图像重建是指通过深度学习技术对受损或低质量图像进行重建和恢复的过程。这一领域在医学成像、计算机视觉和图像处理等领域具有广泛的应用。以下是关于“深度学习 图像重建”问题的完整记录。
### 流程概述
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据预处理]
B --> C[模型选择]
C --> D[模型训练]
D -->
深度学习 MRI 重建是一项利用深度学习技术对 MRI 图像进行快速重建的重要任务。MRI（磁共振成像）是医学成像中常用的技术，但传统的图像重建过程耗时较长。通过应用深度学习算法，可以显著提高重建效率，加快诊断过程。本文将详细阐述在开发深度学习 MRI 重建模型时所遇到的问题及其解决方案。
### 问题背景
MRI 成像过程生成的数据通常是大量的 k 空间数据。这些数据的处理和重建对于医疗诊断
文章目录前言第一课 论文导读词表征简介词表征相关方法统计方法词向量基于上下文的词向量前期知识储备第二课 论文精读论文结构传统/经典算法模型详解基于语言模型的词向量训练词向量基于上下文的词向量本文提出的模型char embeddingUsing ELMO for NLP tasks实验和结果数据集结果总结论文主要创新点小结 前言Deep contextualized word representa
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2024-08-27 16:33:28
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深度学习是机器学习的一个分支，概念由Hiton等人在2006年提出，来源于1943年提出的人工神经网络的概念。自2006年之后，深度学习受到科研机构、工业界的高度关注。 深度学习的核心是特征学习，通过分层网络获取分层次的特征信息，来解决以往需要人工设计特征提取算子的重要难题。深度学习框架包括多个重要网络结构，主要有卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN
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2024-04-02 22:36:48
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首先,我相信你遇到的问题是因为你正确化你的概率不正确.这行不正确：a = np.exp(l) / scipy.misc.logsumexp(l)你将概率除以对数概率,这是没有意义的.相反,你可能想要a = np.exp(l - scipy.misc.logsumexp(l))如果这样做,您会发现一个= [1,0],并且您的多项式采样器按照预期的方式工作到第二种概率的浮点精度.小N：直方图的解决方案
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2024-09-19 20:36:51
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原文：AI for significantly lower dose and improved image quality飞利浦医疗CT的深度学习重建技术。 人工智能可显着降低剂量并提高图像质量概述背景飞利浦CT智能工作流Precise Image 如何训练神经网络深入了解深度学习训练神经网络验证神经网络推断法可以实现快速的临床工作流程AI加持的图像重建从“仅限于体模的研究”到“走向临床数据”噪声
前言使用三维软件制作模型时，每个人都有自己的建模逻辑，所以不同的人对同一个模型的构建也会有所差异，那么，怎样的模型，才算是一个好的模型呢？如果一个模型的结构很差，需要如何优化呢？这些问题，就涉及到了模型的拓扑和重拓扑，带着这些问题，来看看建模过程中我们需要注意哪些问题。 artstation作者：Mike Jensen 什么是拓扑和重拓扑？传统的拓扑学是和数学几何相关的一门学科，这里我们
FPGA可重构技术就是通过上位机控制在FPGA运行过程中加载不同的Bitstream文件，FPGA芯片根据文件内的不同逻辑将内部的资源全部或部分进行重新配置以达到多种功能任务动态切换的目标，从而提高了使用FPGA进行开发的灵活度。FPGA芯片本身就具有可以反复擦写的特性，允许FPGA开发者编写不同的代码进行重复编程，而FPGA可重构技术正是在这个特性之上，采用分时复用的模式让不同任务功能的Bits
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2024-09-11 13:39:46
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图像恢复重建一、问题简介图像是一种非常常见的信息载体，但是在图像的获取、传输、存储的过程中可能由于各种原因使得图像受到噪声的影响。 如何去除噪声的影响，恢复图像原本的信息是计算机视觉中的重要研究问题。 以下通过人为的加上一定的噪声，然后通过不同的去噪算法进行去噪，观察比较不同算法的实现效果。代码建议在notebook中运行，直接在exe中运行可能会出错二、定义相关函数1.导包from matplo
1. 项目背景双目深度估计重要性 ： 双目深度估计是一个基本的视觉任务。其标准流程的流程，是需要我们提供了两个帧——一个左帧和一个右帧作为输入，任务是估计输入图像之间的像素位移图，即视差图。根据以下公式可以从已知的相机参数和和估计出的视差图恢复深度，得到点云等。双目深度估计可以直接应用于机器人、增强现实、摄影测量和视频理解等领域RAFT-Stereo优势 ：早期的双目深度估计研究集中在特征匹配和正
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2024-01-25 16:43:15
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2019机器人顶会ICRA一篇关于可以满足移动设备的双目立体模型代码地址： mileyan/AnyNetgithub.com
论文题目《Anytime Stereo Image Depth Estimation on Mobile Devices》论文摘要：许多用于机器人领域的深度估计方法都对实时性有很大的需求。目前sota模型面临在精度和实时性做出平衡的问题，加
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2024-01-29 07:53:22
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整理人：袁赣张秦，付前程，张琛，廖新耀论文：[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface Reconstruction Network. CVPR 2020.[2] Yiming Luo#, Zhengxin Mi#, Wenbing Tao*. DeepDT: Learning Geometry
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2022-10-05 15:02:27
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