20210609例如（3，3，（3，7，7））表示的是输入图像的通道数是3，输出图像的通道数是3，（3，7，7）表示过滤器每次处理3帧图像，卷积核的大小是3 x 7 x 7。 https://www.jianshu.com/p/6e1ef63615f8问题1：关于pytorch 3D 卷积函数：Conv3dtorch.nn.Conv3d(in_channels, out_channels, ker
使用PyTorch计算梯度数值使用PyTorch计算梯度数值Autograd简单的自动求导复杂的自动求导Autograd 过程解析扩展Autograd import torch
torch.__version__'1.12.1'使用PyTorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自
本笔记主要以pytorch lightning中的ModelCheckpoint接口解析pytorch lightning中模型的保存方式 文章目录ModelCheckpoint简单案例代码模型手动保存 ModelCheckpoint该类通过监控设置的metric定期保存模型，LightningModule 中使用 log() 或 log_dict() 记录的每个metric都是监控对象的候选者；
train_nerf.pyimportmainconfig内容modelclass RadianceFieldRendererdef __init__分"coarse", "fine"设置函数if render_pass == "coarse":raysamplerclass NeRFRaysamplerself._rendererself._implicit_functionclass Neu
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2023-09-02 22:10:47
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目录1 CNN（卷积神经网络）1.1 卷积层1.2 完全连接层1.3 卷积的应用2 PointNet2.1 网络结构2.2 局限性3 PointCNN：Convolution On X-Transformed Points3.1 Abstract3.2 Introduction3.3 Related Work3.4 PointCNN3.4.1 分层卷积3.4.2 X卷积算子3.4.3 Point
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2024-01-26 11:38:29
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StyleSDF的Pytorch环境搭建，Windows安装Pytorch4d，保姆级。一、StyleSDF的Pytorch环境搭建的预备条件二、安装过程2.1 需求分析2.2 下载与安装组件2.2.1 Anaconda安装2.2.2 Pycharm安装2.2.3 Visual Studio 2019安装——必须安装，高过2019、低于2017的版本不支持。2.2.4 下载CUDA11.1 地址
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2023-10-05 12:01:22
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一、与图像相比，基于点云的目标检测一直面临着一些挑战：1、非结构化数据：点云作为场景中点的位置具有稀疏和非结构化的性质，因此它们的密度和数量都随着场景中对象而变化。2、不变性排列：点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。 在几何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式，例如， 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。3、实时性要求：由于自动驾驶汽车需要非常快速地做出反应，因此必须实
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2023-11-28 22:08:23
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蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露
槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。 明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。 昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。 欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知何处？ ——晏殊 导读： 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一，在多领域工程应用中具有重要应用，如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵，利用
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2024-01-10 12:31:23
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由于大多数现实环境是三维的，因此理想情况下，应针对3D数据训练旨在分析视频或现实环境中的完整任务的深度学习模型。诸如机器人，自动驾驶汽车，智能手机和其他设备之类的技术工具目前正在产生越来越多的3-D数据，最终可以由深度学习算法对其进行处理。但是，到目前为止，在如此大量的3D数据上训练深度学习算法一直相对困难，因为某些人工智能（AI）研究人员只能访问必要的工具和平台。为了解决缺乏现成的工具的不足，N
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2024-05-30 09:46:26
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# PyTorch3D在Windows上的使用指南
## 引言
随着计算机视觉和深度学习的快速进展，三维计算机图形（3D graphics）在游戏开发、虚拟现实以及科学可视化中变得越来越重要。作为一个强大的图形处理库，PyTorch3D不仅能够处理三维数据，还能与PyTorch深度学习框架无缝集成。本文将介绍如何在Windows环境下安装PyTorch3D，并通过示例代码展示其基本用法。
#
目前pytorch版本已经更新到了1.7.x了，但是还是有很多代码的环境是基于1.0以下的版本，这就给代码复现创造了难题，总所周知，配置环境是成功的一半！经过查阅资料和我的努力，终于把环境配置成功了！接下来就分享我的经验1.先说我踩的坑！！！看了其他博客说是如下操作就行：conda install pytorch=0.4.1这是在添加了镜像源的情况下（比如清华镜像源），但是这样我发现总是报错，错误
# 如何实现 PyTorch3D 卷积
如果您刚接触卷积神经网络（CNN）和三维计算，可能会对使用 PyTorch3D 实现卷积操作感到困惑。本文将帮助您解决这个问题，带您一步一步地掌握 PyTorch3D 卷积的实现方法。
## 整体流程
下面是实现 PyTorch3D 卷积的整体步骤，您可以参考这个流程进行学习。
```mermaid
flowchart TD
A[准备环境]
点云基础信息
原创
2023-06-15 10:02:17
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这边具体值得读一读的文章有：PointNet，DGCNN，View-GCN, PointCNN, PointWeb, RS-CNN ...重要点摘抄：摘要：
深度学习作为AI中的主要技术，已成功用于解决各种2D视觉问题。但是，由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，因此点云上的深度学习仍处于起步阶段。
它涵盖了三个主要任务，包括3D形状分类，3D对象检测和跟踪以及3D点云分割1.介绍3D数
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2024-05-23 09:24:09
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文章目录O*、NeRF数据与代码解读（相机参数与坐标系变换）1.总体概览2.相机的内外参数3.如何获得相机参数（colmap可估计img位姿）3.5 colmap使用技巧：4.缩放图像需要修改什么相机参数？5.3D空间射线怎么构造一、KITTI数据集介绍（重点是lidar-图像坐标系转换）1.数据格式1.激光雷达数据（data_object_velodyne）可视化2.标注数据label_2.3
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2024-05-13 21:28:16
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# Android 显示 3D 点云方案
在计算机视觉和图形学领域，3D 点云数据广泛应用于物体识别、环境建模和场景重建等。这些数据通常通过激光扫描、立体视觉或者深度相机来获取。在 Android 平台上，有多种方案可以有效地显示 3D 点云数据。本文将为您介绍一种基本的实现方案及相应的代码示例，并结合类图和旅行图帮助您更好地理解整个流程。
## 什么是点云数据？
点云是由一系列的点在三维空
基于点云的3D障碍物检测主要有以下步骤：点云数据的处理基于点云的障碍物分割障碍物边框构建点云到图像平面的投影点云数据的处理KITTI数据集KITTI数据集有四个相机，主要使用第三个相机(序号为02)拍摄的图片、标定参数和标签文件。点云数据一般表示为N行，至少三列的numpy数组。每行对应一个单独的点，所以使用至少3个值的空间位置点(X, Y, Z)来表示。 在KITTI数据中有一个附加值“反射率
本文为德国慕尼黑工业大学(作者：Anas Al-Nuaimi)的博士论文，共156页。由于众多技术的进步，3D传感变得越来越精确和廉价。目前已有的不同类型的三维传感技术，包括激光雷达(LiDAR)、飞行时间(Time-of-Flight)和多视点立体(Multi-View Stereo)。尽管3D传感器仍然相对昂贵，并且需要专业知识才能操作，但正是微软Kinect的发布使得精确和廉价的3D传感成为
paper：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 与普通的2D图片不同，点云数据是空间中离散的点（和3D图像不同的是，点云是稀疏的），见下图：上图左为2D图像，右图为点云，点云数据包含点的颜色位置等信息。点云由3D扫描技术得到，点云具有以下特点：稀疏性：点云数据仅存在于物体
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2024-03-29 13:28:22
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点云数据处理why？广泛的引用场景：机器人技术、3D图形、自动驾驶、虚拟现实 处理方式：1. 传统方法：侧重于对点的局部几何特征进行编码 what？定义：1.1 3D点云数据定义：3D数据的表述形式分为以下4种： a）点云：由N个D维的点组成 b）Mesh:由三角面片和正方形面片组成 c) 体素：由三维栅格将物体用0和1 表征 d）多角度的RGB图像或者RGB-D图像3D点云是三维空间种点的数据集
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2023-10-09 06:56:37
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