【写在前面】用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络（CNN）模型来训练自己的数据集，验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度，如Inception_V3, VGG16，Inception_resnet_v2等模型。本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性，测试数据为芹菜、鸡毛菜、青菜，各类别样本约600张，多个菜场拍摄，不同数据源。 补充：自己
前言由于做课题需要运用到3DCNN的知识，所以需要对3DCNN有关知识进行了解和梳理。这篇博客主要介绍了3DCNN的概念、3DCNN工作原理以及3DCNN与2DCNN的区别。这也是本人第一次编写博客，在内容上如有问题，欢迎指出。1、3DCNN的概念及3DCNN与2DCNN的区别2DCNN是输入为高度H*宽度W的二维矩阵，是在单通道的一帧图像上进行滑窗操作，这种方式没有考虑到时间维度的帧间运动信息。
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2024-03-23 11:30:25
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PointNet设想的由来说到如何设计PointNet网络的，那我们首先就要从输入数据的特性说起。点云数据是一种不规则的数据，在空间上和数量上可以任意分布，由于其特性而不能直接适用于传统CNN。以往的研究者想出了很多种处理点云方式：将点云数据转化为规则的数据，转化为栅格使其均匀分布，再用3DCNN来处理栅格数据 缺点：3D cnn 复杂度相当的高，三次方的增长，所以分辨率不高303030 相比图像
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2024-06-23 20:08:03
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HOOPS 3D Application Framework（以下简称HOOPS）是建立在OpenGL、Direct3D等图形编程接口之上的更高级别的应用程序框架。不仅为您提供强大的图形功能，还内嵌了多边形优化和大模型处理等技术，能够大大提高 3D可视化的性能。同时，HOOPS开发包中提供的大量应用程序级的实例源码，帮助您在很短的时间内搭建出商业级的3D图形应用程序。 HOOPS 3D
3D分析3D分析提供了很多动态探索地形表面的交互工具，比如视线，可以通过在地图上按位置或要素选择来执行，也可以利用地理处理工具来确定视线，两种方法都需要用到目标和观察者。功能表面功能表面是对给定的任意x，y位置存储一个独立的z值，ArcGIS 3D中将栅格、不规则三角网和地形数据作为功能表面，功能表面是连续的，每个x，y表面位置都只有一个高程值或z值。功能表面应用于可视化分析、表面积和体积计算以及
视频理解学习笔记（四）3D CNNC3DI3DNon-local算子 （Self-attention替换掉LSTM）R (2 + 1) DSlowFastVideo TransformerTimeSformer总结Reference 3D CNN双流的缺点：光流抽取太慢——tvl one算法，0.06s抽取一个光流帧；消耗空间3D Conv：同时学习空间和时间信息C3D论文地址：Learning
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2024-04-28 21:27:53
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前言之前有款换脸软件不是叫ZAO么，分析了一下，它的实现原理绝对是3D人脸重建，而非deepfake方法，找了一篇3D重建的论文和源码看看。这里对源码中的部分函数做了自己的理解和改写。国际惯例，参考博客：什么是uv贴图？PRNet论文PRNet代码本博客主要是对PRNet的输出进行理解。理论简介这篇博客比较系统的介绍了3D人脸重建的方法，就我个人浅显的理解，分为两个流派：1.通过算法估算3DMM
RCNN是从图像中检测物体位置的方法，严格来讲不属于三维计算机视觉。但是这种方法却又非常非常重要，对三维物体的检测非常有启发，所以在这里做个总结。1、RCNN - the original idea —— <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation>
图像去噪重要文献整理（二）BM3D / LSSC仍然是基于自相似性，BM3D是传统方法里的state of the art，下面介绍BM3D。Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering （2007，IEEE TIP）Kostadin Dabov et. al.BM3D四个字的意思分别表示block，m
做设计的朋友如果只用CAD来仅仅画个平面图纸的话，其实有点点浪费哦。因为CAD的功能远比我们想象要强大，CAD还可以用来画3D图形，如果工作要临时用到3D工具，又因为没有3D软件就可以用CAD来画，今天就来讲下如何用CAD来画个3D图像。具体操作：来演示下牟合方盖是如何用CAD制作完成的。1. 首先观察牟合方盖是如何构成的，通过观察可以得到是由两个圆柱体的共同部分构成的。所以先画条直线，，坐标定位
PS：应该是最早在行为识别中使用3D卷积。3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition一个卷积map的某一位置的值是通过卷积上一层的三个连续的帧的同一个位置的局部感受野得到的。3D CNN架构包含一个硬连线hardwired层、3个卷积层、2个下采样层和一个全连接层。每个3D卷积核卷积的立方体是连续7帧，每帧patch大
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2024-09-18 12:00:54
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3D打印机不像传统制造机器那样通过切割或模具塑造制造物品。通过层层堆积形成实体物品的方法从物理的角度扩大了数字概念的范围。对于要求具有精确的内部凹陷或互锁部分的形状设计，3D打印机是首选的加工设备，它可以将这样的设计在实体世界中实现。下面是来自各个行业、具有不同背景和专业技术水平的人用类似的方式描述，3D打印帮助他们减少主要成本、时间和复杂性障碍。我们一起来看一下3D打印具有哪些优势。 3D打印
2016/01/13想找个计算机视觉或者图像处理的工作，遂开始收集各种信息，搜了下找工作的网站，下了几篇三维重建的硕士和博士论文，上了下知乎。还一直留着这个书签，昨天照着下了visualSFM，CMVS，MeshLab做了一下，效果如下拿手机拍的一个欧莱雅洁面膏，放在一张有字的纸上拍的，光线不好。在MeshLab里头看有24万个Vertices，想要删除不要的点结果一操作就卡死，遂放弃。 
YOLO V3 详解概述网络介绍Yolov3和V2、V1的比较Yolov3网络结构目标位置预测以及损失函数选择总结 概述目前在做工业上的目标检测项目，用了很久的Yolov3算法模型，刚开始是基于Keras平台的，后来使用基于Darknet平台的训练。项目要结束了，终于有时间好好的整理下笔记。先推出算法网络的原理，后续写基于darknet的C++的部署和利用Opencv的dnn模块调用模型的C++
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2024-08-26 13:24:35
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比起传统的图片图像技术，如今大火的3d全景效果图技术是基于全景图像的虚拟现实呈现技术。这种效果图的制作比较费时费力，对摄像器材和后期处理的要求也要严格很多。不同的制作方式和制作周期，呈现出来的视觉效果肯定是有很大差别的。那么3d全景效果图和普通图片的区别到底有哪些，北京同创蓝天提供哪些服务？3d全景效果图和普通图片的区别单纯的普通图片只是一张平面图面，选景和取材往往是一张图片对应的是某个场景，或者
开发者想要启动3D编程也并非是件易事，它不仅需要许多新技术，而且还需要根据不同的项目来选择编程语言从而设置正确的3D软件模型。3D编程语言提供了一种更加容易的编写3D应用程序的方法，因为你使用的是一种专门为3D游戏设计的脚本语言来编写DirectX界面。这种语言不受3D引擎速度和自由度的影响，并且避免了使用“真正”编程语言带来的问题。一起来看下文中提及的这10件事，有了这些向导，无论你是采用哪种语
通常的概念中，2D也就是所谓的二维，也就是平面图形——即由X与Y坐标构成的图形，其内容由水平的X轴向与垂直的Y轴描绘确定，也就是由长和高的形成所谓的二维平面。
而所谓3D，也称之为三维。其图形内容除了有水平的X轴向与垂直的Y轴向外还有进深的Z轴，故称三维(XYZ)，也就是由长、宽、高三项要素形成所谓的三维立体。
2D与3D的主要区别在于，3D可以包含3
第十九课 安装linux到开发板通过上一步将相关的文件导入了sd卡中，我们连接好usb线，sd卡，串口线，电源线。我们用secureCRT软件，打开我们用的端口。在给开发板上电之前，我们要保持按住空格键。步骤：清空Nand Flash输入9（format the Nand Flash）。安装bootloader输入1 ,打开虚拟机，在linux系统中，安装dnw_usb.ko文件。通过输入：ins
论文笔记：3D Residual Networks for Action Recognition（飞浆复现） 文章目录1、 Abstract2、Introduction3、Related Work2.1.、Action Recognition Database2.2、 Action Recognition Approach3、3D Residual Networks3.1、Network Arch
【学习笔记】使用Keras构建简单CNN网络完成猫狗分类（适合初学者，简单易上手）首先准备好猫和狗的图片数据集，在pycharm中新建一个项目cat_dog recognition，把数据集文件放在该文件夹下。训练集和测试集都有猫和狗的图片。1.图像数据预处理在项目中新建impreprocess.py文件：from keras.preprocessing.image import ImageDat
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2024-09-20 21:30:30
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