三维立体图的原理： 我们之所以有一双眼睛， 是因为这样能看到物体的空间位置，而不是象照片一样平面的感觉。原理是左、右眼看到的图像并不相同， 之间细微的差别被大脑识别，用经验即可判断物体的空间位置。 在五、六十年代的欧美国家曾经流行看一种“立体镜”。实际这种镜子能使左眼和右眼分别看到两张照片，这两张照片是用两部照像机，置于双眼的位置拍摄所得。在人们用立体镜看去时，就会呈现立体感觉。 这中
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2024-05-06 15:23:17
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一.解决的问题1.卷积神经网络(CNNs)是一种能够直接作用于原始输入的深度学习模型，从而实现了特征构建过程自动化。 2.这些模型目前仅限于处理2D输入。在这篇论文中，我们开发了一个新颖的3D CNN动作识别模型。 3.该模型通过三维卷积从空间和时间两方面提取有限元数据，从而捕获多个相邻帧的运动信息。所建立的模型从输入帧中生成多个信息通道，通过对各通道的信息进行融合得到最终的特征表示。将所建立的模
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2024-09-27 14:33:53
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三维卷积（Convolutions over volumes）假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的 3×3 的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是 3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、蓝三个通道。给
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2024-09-11 11:30:14
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当我们谈论3DCS软件时，我们指的是一种强大的三维建模与仿真解决方案。这款软件具备高度的灵活性和易用性，使其在多个行业领域得到广泛应用。为了更好地了解这款软件的授权机制和使用方法，本文将详细介绍如何获取3DCS软件的使用许可。一、3DCS软件的特点和优势三维建模功能强大：3DCS软件具备强大的三维建模功能，可以轻松创建复杂的几何体、曲面和实体。通过使用先进的建模工具，用户可以根据实际需求进行精细的
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2024-06-21 13:37:59
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a=[1 2 3];b=[1 2];
>>c=conv(a,b)
c=
1 4 7 6
就是相当于两个多项式相乘，展开以后再合并，之后的得到的系数就是conv得到的结果。c是系数。
(1*x^2+2*x+3*1)(1*x+2*1)=1*x^3+4*x^2+7*x+6*1;
deconv可以看成是相除得到的系数。q为系数，r为余数。
最近在做控制算法实现的时候，对于其中参杂的各种差分、卷
U-Net复现0. 本文内容1. 原数据集跑通2. 环境配置3. 自己数据集复现4. 其他 0. 本文内容Github 上U-Net原数据集跑通环境配置（pytorch[cpu,gpu]）自己数据集复现其他1. 原数据集跑通github地址 下载程序。下载下来不包含数据集 从其他博主捞到的含数据集的包，提取码：oi6e ，包含一个汽车数据集和细胞数据集。程序是GitHub下载下来的程序。运行直接
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2024-07-16 08:36:06
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作者：小灰灰 编辑：学姐三维人脸的必备入门就要看Yao Feng写的https://github.com/YadiraF/face3d 这个代码主要介绍了3D人脸的一些功能，处理网格数据，生成3D人脸，从单张二维人脸图片重建三维图像，face3D是个非常轻量化的，而且都是用numpy写的。下载代码：git clone https://github.com/YadiraF/face3d
cd fa
三维卷积 (Convolutions Over Volumes)让我们来举个例子：假设你想在这图片中检测特征，不仅仅是对灰色图像（灰度图像），而是对RGB（红绿蓝）图像。因此，一个RGB（红绿蓝）图像的尺寸不会是 6x6，而是 6 x 6 x 3；这里的“3”对应的是颜色的三通道。因此你可以将此看作是三张 6x6 图像的叠加。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积，
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2023-11-06 19:21:04
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1、概念Deep Learning 的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的
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2024-07-25 15:39:55
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人脸3D重建 概述为了提高不同光照和不同角度等实际工况条件下的人脸识别率，用2D人脸重建3D人脸模型，可以得到更多不同角度的人脸数据用于训练，从而提高人脸识别精度。另外用3维人脸数据来做人脸识别要比使用2D人脸图像具有更好的鲁棒性和更高的精度，特别是在人脸角度大，环境光变化，化妆、以及表情变化等复杂的情况下仍然具有较高的识别精度，因为相对于2D人脸图像数据而言，3D人脸包含了
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2024-05-24 12:33:40
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1.算法描述
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-
原创
2023-04-05 10:40:23
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ERDAS IMAGINE虚拟地理信息系统（VirtualGIS）是一个三维可视化工具，给用户提供了一种对大型数据库进行实时漫游操作的途径。在虚拟环境下，可以显示和查询多层栅格图像、矢量图形和注记数据。ERDAS IMAGINE VirtualGIS采用透视的手法，减少了三维场景中所需显示的数据，仅当图像的内容位于观测者视域范围内时才被调入内存，而且远离观测者的对象比接近观测者的
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2024-03-12 05:37:56
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随着位置服务技术的发展，以及用户对定位导航需求的提升，逐渐推动了地图技术的发展：从二维到三维，从室外到室内，从桌面到移动，地图技术经历了一次次变革。众所周知，由于传统建模手段效率低、成本高导致了三维并没有在智慧城市、互联网地图领域大规模展开。前两年上线的2.5D地图由于其更新速度慢、造价高等因素逐渐被市场摒弃。实景三维建模技术问世以来，由于其全要素、全自动等特性，逐渐被智慧城市领域使用。目前，通过
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2023-11-20 22:18:34
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Geo-CNN的三维点云 Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 摘要 深度卷积神经网络（CNNs）的最新进展促使研究人员采用CNNs直接对三维点云中的点进行建模。局部结构的建模已经被证明是卷积结构成功的
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2020-05-25 18:34:00
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网格处理泊松重建 Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1]。Possion重建的输入是点云及其法向量，输出是三维网格。Poisson有公开的源代码[2]。PCL中也有Poisson的实现。 它的核心思想是点云代表了物体表面的位置，其法向量代表了内外的方向。通过隐
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2023-11-03 09:36:43
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matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，概率统计，函数绘图，三维图像，拟合函数，动态图，傅里叶变换，随机数，优化问题....更多内容尽在个人专栏：matlab学习看到有知友评论想要拟合一个平滑的三维平面，emmmm三维空间中好像没有想之前polyfit那样的拟合函数，只有三维插值。不过如果精度调的足够的话，三维插值出来的平面也可以看作是光滑的（求单独的数据也是一样，只要误差控制在一定数量
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2024-08-12 13:45:17
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什么是三维扫描三维激光扫描技术又称作高清晰测量，也被称为“实景复制技术”，它是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面大量密集点的三维坐标信息和反射率信息，将各种大实体或实景的三维数据完整地采集到计算机中。①它提供了一种快速准确的方法将实物数字化，且具有速度快、精度高的优点。它能实现非接触测量，因此在建筑领域应用更加安全和快捷。通过三维扫描技术得到的高密度、有精确三维坐标的三维激光数据称之为点云。
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2023-07-14 14:34:27
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1. 对于小型物体建模 小型物体建模可使用相机固定的包围设备，直接得到整个三维CAD模型（甚至可以使用类似于硬件级别的光线分析的方法）。 此外，使用KinectFusion的经典深度图像获取设备，也可使用此类通用双目相机
python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应
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2023-07-03 23:47:08
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一、绘制三维图像、1、三维绘图步骤、2、代码示例
原创
2022-03-08 11:37:14
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