匹配参考图像的色调到工作图像上，俗称“追色”或“仿色”。跟 Ps 里面的匹配颜色命令（Ps菜单：图像/调整/匹配颜色）的用途差不多，但 3DLC 的颜色匹配功能可控性更强，效果更好。基本步骤及说明1、首选打开工作图像，3DLC菜单：文件/打开图像。快捷键：Ctrl + O作者：长沙时光树摄影工作室打开的图像将作为工作图像 work image。2、然后打开参考图像，3DLC菜单：文件/加载参考图像
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2024-05-28 12:08:22
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一二维图形 线、圆形、弧、多边形、文本、截面、矩形、椭圆形、圆环、星形、螺旋线。 二线的控制 1、修改面板：可对线进行“移动”、“删除”等操作。2、线条顶点的四种状态：Bezier角点、Bezier、角点、光滑。（如果控制杆不能动，按F8键）3、编辑样条线：右击—转化为—[编辑样条线] 其作用是对除了“线”以外的其它二维图形进行修改。
3D 目标检测 NuScenes 数据集本页提供了有关在 MMDetection3D 中使用 nuScenes 数据集的具体教程。准备之前您可以在这里下载 nuScenes 3D 检测数据并解压缩所有 zip 文件。像准备数据集的一般方法一样，建议将数据集根目录软链接到 $MMDETECTION3D/data。在我们处理之前，文件夹结构应按如下方式组织。mmdetection3d
├── mmde
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2024-02-29 16:50:39
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商迪3D将VR全景展示运用在工业设备可视化应用中。进一步推动三维虚拟现实视觉冲击，客户可以通过线上浏览工业全景VR可视化展示在所有不同的媒体之上体验与真实互动。VR工业可视化3D全景展示应用也是沉浸式和互动式最核心之一。VR全景展示具有全方位感受工业设备，这也是客户最新的体验，也大大提高客户的参与感。在3D虚拟现实技术普及的今天，虚拟现实的创新场景更加适合工业设备客户创造。VR的真实感和沉浸式让客
## mmdet3d CustomEpochBasedRunner
在使用深度学习进行目标检测和三维物体识别时，通常需要使用一个训练器来管理训练过程，其中一个流行的训练器是`CustomEpochBasedRunner`。这个训练器是`mmdet3d`库中的一个重要组件，它可以帮助用户更灵活地控制训练过程，定制化训练过程中的一些关键步骤。在本文中，我们将介绍`CustomEpochBasedRu
原创
2024-06-22 05:14:59
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常用模块模块介绍time &datetime模块randomossysshutiljson & picleshelvexml处理yaml处理configparserhashlibsubprocesslogging模块re正则表达式模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合
3dmax具有多种坐标系，其类别如下；默认的是View坐标系； 新建一个茶壶，此时默认是View坐标系； 切换到屏幕坐标系，看一下如下图；要保持视口区域激活； 根据资料，屏幕坐标系，x和y方向始终保持和屏幕本身的x、y方向一致；把茶壶旋转一个角度，x和y还是如下； 下图第一个按钮是选择并移动，旋转物体使用第二个按钮；把坐标系类别切换到世界，图上好像没看到什么
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2024-02-14 19:48:21
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mmdet3d中build的类型与mmdet和mmseg并不通用！！以后务必需要注意！
原创
2022-12-08 14:29:16
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什么是模块？
模块，用一组代码实现了某个功能的代码集合。
类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中)，n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。
如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块
import module #导入模块下
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2024-01-31 01:53:34
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pytorch之GRU模型疫情期间，宅家无聊，参加了由和鲸社区、Datawhale、伯禹人工智能学院等单位联合发起的免费公益学习活动，主要利用pytorch进行深度学习，时间比较紧凑，没怎么学懂，得多花一点时间，代码都是向大佬借鉴的，错误之处，恳请指正，我就是个搬运工，仅做学习打卡使用，不喜勿喷哈哈哈哈。import numpy as np
import torch
from torch impo
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2024-07-31 16:47:35
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【代码】MMDet3D——构建基本工程demo，解决路径BUG。
原创
2022-12-08 14:24:37
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总结自CS231nTensor: Like a numpy array, but can run on GPUAutograd: Package for building computational graphs out of Tensors, and automatically computing gradientsModule: A neural network layer; may stor
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2024-08-09 13:32:41
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13.1 NOR FLASH 搬运把程序从 nor flash 上搬运到 SDRAM 中
程序存储在 nor flash 上，运行时将程序搬运到 SDRAM 中运行nor flash 启动：nor flash 的地址从 0x0000 0000 开始，CPU 可以直接在 nor flash 上运行程序
在 nor flash 上运行程序很慢SDRAM：地址为 0x3000 0000，程序烧录在 no
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2024-03-15 08:21:36
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报错解决
原创
2022-12-08 14:41:39
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BM3D是2007年提出的算法了，至今已经有一些年头了，但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。在初步了解了BM3D的算法后，会发现，BM3D有种堆叠怪的嫌疑。有很多不同的算法的影子在里面，比如Non-Local Means、Wavelet shrinkage等。我感觉思想更像是暴力出奇迹吧。但是架不住效果好。就类似现在的神经网络，一层不行我就来两层。但是相比简单的堆叠，BM3D还是比其他的算法
可以直接从nuscenes原始sample数据中获取已标注的3D box信息，因此该函数就可以实现整体投影过程。
原创
2022-12-08 14:23:58
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重磅干货，第一时间送达三维计算视觉研究内容包括： 1）三维匹配：两帧或者多帧点云数据之间的匹配，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 2）多视图三维重建：计算机视觉中多
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2024-06-05 04:43:17
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三、Nuke 3D Stereography Production模型制作完成后，接下来可以将其导入Nuke,并开始制作3D立体效果。3.1导入场景模型※步骤1启动Nuke软件，新建一个项目文件。 在节点工具栏中单击图标，从弹出的菜单中展开Geometry[模型]子菜单，选择ReadGeo [读取模型]节点，该节点可以用于导入FBX文件。※步骤2选择ReadGeo节点，按下键盘上的1键将其连接到V
Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud
单目伪激光雷达点云3D目标检测摘要单目3D场景理解任务，例如目标大小估计，车头角度估计和3D位置估计，非常具有挑战性。当前成功的三维场景理解方法需要使用三维传感器。另一方面，基于单一图像的方法性能明显较差。在这项工作中，我们的目标是通过增强基于激光雷达的算法来处理单个图像输入，从
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2024-07-25 16:19:14
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利用mmdetection中的yolov3训练自己的数据集.xml转为.json链接1.mmdetection环境安装2.准备自定义的数据集。****mmdetection中yolov3模型使用的数据集格式为coco数据集格式，mmdetection在tools/datast_converters/pascal_voc.py提供了标准pascal voc数据集转换成coco格式的代码。在mmdet
