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Visualize Surface by Delaunay Triangulator eryar@163.com Abstract. Delaunay Triangulation is the core algorithm for mesh generation. By Delaunay Triangulator you can make a general method to visualize geometry surfaces, so does OpenCascade. The paper…

以二次贝塞尔曲线的公式为例: js函数: //p0.p1.p2三个点,其中p0为起点,p2为终点,p1为控制点 //它们的坐标用数组表示[x,y] //t的范围是0-1 function qBerzier(p0,p1,p2,t){ var x = (1 - t) * (1 - t) * p0[0] + 2 * t * (1 - t) * p1[0] + t * t * p2[0]; var y = (1 - t) * (1 - t) * p0[1] + 2 * t * (1 - t) * p1[…

室内设计原理 第一章 室内设计的含义和基本观点 人的一生,绝大部分时间是在室内度过的,因此,人们设计创造的室内环境,必然会直接关系到室内生活.生产活动的质量,关系到人们的安全.健康.效率.舒适等等.室内环境的创造,应该把保障安全和有利于人们的身心健康作为室内设计的首要前提.人们对于室内环境除了有使用安排.冷暖光照等物质功能方面的要求之外,还常有与建筑物的类型.性格相适应的室内环境氛围.风格文脉等精神功能方面的要求. 由于人们长时间生活活动于室内,因此现代室内设计,或称室内环境设计,相对地是环境设…

基本形状 SVG提供了很多的基本形状,这些元素可以直接使用,这一点比canvas好多了.废话不说了,直接看例子,这个最直接:   <svg width="200" height="250">   <rect x="10" y="10" width="30" height="30" stroke="black" fill="transpare…

dos下的edit命令使用详解 来源:网络 作者:未知 edit命令是一个简单的编辑软件,我们经常用它来编辑一些程序和批处理文件. 比如,我想在c盘根目录下编辑一个简单的批处理文件,要求无论当前盘和当前目录如何,每次只需输入一个字符w,然后回车即可运行c盘windows目录下的windows程序.这也就是说我们要编辑一个文件名为w.bat的批处理文件. 我们可以在提示符下敲入edit w.bat回车(就是编辑w.bat文件的意思) 进入编辑状态后,输入以下内容:c: cd\windows win…

#include <iostream> #include <boost/polygon/polygon.hpp> #include <cassert> namespace gtl = boost::polygon; using namespace boost::polygon::operators; //lets construct a 10x10 rectangle shaped polygon typedef gtl::polygon_data<int>…

SMT贴片机抛料的主要原因分析 在SMT生产过程中,怎么控制生产成本,提高生产效率,是企业老板及工程师们很关心的事情,而这些跟SMT贴片机的抛料率有很大的联系,以下就谈谈SMT贴片机的抛料问题. 所谓抛料就是指SMT贴片机在生产过种中,吸到料之后不贴,而是将料拋到拋料盒里或其他地方,或者是没有吸到料而执行以上的一个抛料动作.抛料造成材料的损耗,延长了生产时间,降抵了生产效率,抬高了生产成本,为了优化生产效率,降低成本,必须解决抛料率高的问题. 抛料的主要原因及对策: 原因1:吸嘴问题,吸嘴变形,…

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类. 图像语义分割,从FCN把深度学习引入这个任务,一个通用的框架事:前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map,后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出,最后得到一个精细的分割图. 前端 为什么需要FCN? 分类网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原来二维的矩阵(图片)压缩成一维的,从而丢失了空间信息,最后训练输出一个标量,这就是我们的分类标签. 而图像语义分割的输出需要是个分割图,且不论尺寸大…

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法…

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高:(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在图片的不同位置…

论文:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.07767代码链接:https://github.com/ruinmessi/RFBNet 概要:ECCV2018目标检测的文章,兼顾速度的同时达到了良好的准确度.该网络是在SSD网络的基础上进行修改的,在SSD网络中引入了Receptive Field Blcok(RFB). 1.传统的SSD算法…

显著性检测:1)显著性物体检测-最能引起视觉注意的物体区域2)注视点预测:人类视觉注意机制 视觉注意机制的两种机制:1)自底而上基于数据驱动的注意机制,如颜色.边缘 2)自上而下基于任务驱动的目标的注意机制,如认知因素钟的只是.预期.兴趣 物体分割:Gragh Cuts分割~最小割最大流算法优化GrabCut分割:前景/背景的颜色分割 ~ 高斯混合模型,Kneans获得(高斯混合包括Kmeans和EM算法).      美图秀秀用到      需要给初始标记语义分割: 目标:从像素水平上,理解.…

atrous convolution 简而言之,带孔卷积: 来自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27470685 假设一个二维信号,每个位置对应的输出为和卷积核为,带孔卷积在输入feature map上的计算如下: 其中孔的比例为对应采样输入信号的步长,这相当于将输入与通过在每个空间维度上两个连续的卷积核值之间插入个零点而产生的上采样滤波器进行卷积.标准的卷积是的情况,而带孔卷积能够通过改变比例值自适应地修改滤波器的感受域,见下图. 带孔卷积还可以控制计算全卷积网络中…

PCB 1．建立电路板 首先是打开PCB编辑器——开始--所有程序-- Allegro SPB 15.5--PCB Editor,在弹出的对话框中选择Allegro PCB Design 610(PCB Design Expert),然后点击Ok进入PCB编辑器.接下来就是利用向导建立电路板了,包括确定板子的大小.层数.形状等等参数,用向导比较方便.点击File菜单,选择New,在 弹出的对话框中的Drawing Type选择Board(wizard),然后确定文件名,存盘路径等,最后点Ok进入…

反过来做原理表述例如以下: 1)不直接接实施问题指出的动作,而是实施一个相反的动作;(比方用冷却取代加热等):2) 使物体或外部环境移动的部分精巧.或者使精巧的部分移动:3) 把物体上下颠倒.反过来做原理含有一种反向思维,与逆向思维不同,逆向思维强调的是一种从解到源的回溯.目的是分析满足什么条件下,才干从问题得到解.而反过来做原理并非为了求解而进行的逆向思维,它本身就是解的一部分,而且不具有可逆性质.它不过:A)假设系统中的操作有相反(不须要可逆)操作.则可试试让系统运行这个相反的动作.看看会有…

简介 语义分割:给图像的每个像素点标注类别.通常认为这个类别与邻近像素类别有关,同时也和这个像素点归属的整体类别有关.利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求.现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率,以及如何组合这些向量. 几种结构 全卷积网络FCN:上采样提高分割精度,不同特征向量相加.[3] UNET:拼接特征向量:编码-解码结构:采用弹性形变的方式,进行数据增广:用边界加权的损失函数分离接触的细胞.[4] SegNet:记录池化的位置,反池化时恢复.[3] P…

论文概况 论文名:Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 作者(第一作者)及单位:George Papandreou, 谷歌 发表期刊/会议:CVPR2016 被引次数(截止到发博日期,以谷歌学术为数据来源):52 主要方法 论文实现的是多人的姿态估计,使用的是自顶向下(top-down)的方法,即:先由目标检测方法把人检测出来,然后再进行单人的姿态估计.这篇论文的总体流程是:第一步,使用Faster-RCNN进行人的检…

Qt Creator中的3D绘图及动画教程(参照NeHe) http://blog.csdn.net/cly116/article/details/47184729 刚刚学习了Qt Creator,发现Qt提供了QtOpenGL模块,对OpenGL做了不错的封装,这使得我们可以很轻松地在Qt程序中使用OpenGL进行绘图渲染.虽然里面还是由不少专业的解释照搬原文的,但还是加入了大量自己的分析.而且Qt中写OpenGL框架上比VC简单太多了,有不少东西都封装优化好了,代码上还是由有很多区别的.当然…

部分转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37618829 一.语义分割基本介绍 1.1 概念 语义分割(semantic segmentation) : 就是按照"语义"给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来.可以理解成像素级别的分类任务. 输入: (HW3)就是正常的图片 输出: ( HWclass )可以看为图片上每个点的one-hot表示,每一个channel对应一个class,对每一个pixel位置,都有class…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. position-sensitive score maps 2.1 Background 2.2 position-sensitive score maps 3. Architecture 3.1 backbone 3.2 Position-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling 3.3 Training 3.4 Inference 3.5 À trous algo…

光阑是光具组件中光学元件的边缘.框架或特别设置的带孔屏障,本人实现了结构比较简单的六角光阑,效果有点像宇航员在徐徐张开的飞船舷窗中看到逐渐完整的地球,下面四张图可以感受一下. 当然看动态效果才能真正体验,要看完整的演示请下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/slotAnimation20170908.rar 并用chrome打开. 代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="utf-8"…

花了点时间梳理了一下DeepLab系列的工作,主要关注每篇工作的背景和贡献,理清它们之间的联系,而实验和部分细节并没有过多介绍,请见谅. DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs link:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 引言 DCNN在像素标记存在两个问题:信号下采用和空间不变性(invariance) 第一个…

目录 FCN Abstract Introduction Related Work FCN Adapting classifiers for dense prediction Shift-and-stitch is filter rarefaction a trous algorithm Upsampling is backwards strided convolution patchwise trainig is loss sampling Segmentation Architecture…

single shot multibox detectior tensorflow 代码 一.SSD重要参数设置 在ssd_vgg_300.py文件中初始化重要的网络参数,主要有用于生成默认框的特征层,每层默认框的默认尺寸以及长宽比例: # Copyright 2016 Paul Balanca. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you…

OpenCASCADE Make Face With Holes eryar@163.com OpenCASCADE提供了构造Face的类BRepBuilderAPI_MakeFace,使用这个类可以构造出带孔的面.如下图所示: 当然,要得到上图所示的结果,还可以使用Boolean操作,用一个面去Cut几个圆柱.当使用布尔操作就会涉及到一些复杂算法,如求交,重构Topo体等,比较耗时.既然可以直接在生成面的时候挖孔,这个不涉及复杂算法,速度.稳定性都比使用布尔操作要好.本文主要来介绍如何使用BR…

在大型3D游戏场景中,如何优化游戏性能是非常重要的一步.一般遮挡剔除是非常常用的.接下来我们看看如何使用遮挡剔除. 假设这是一个游戏场景. 下面这是相机的视口,相机的视觉是看不到很大立方体后面的那些小的立方体. 在运行游戏的过程中,我们为了提高游戏的性能,我们不希望渲染相机看不到的物体. 接下来就使用遮挡剔除(Occlusion Culling) 来进行优化. 1.首先将场景中的物体设置为静态 2.选择Windows   -> Occlusion Culling 3.然后打开back选项卡 4.…

Seq2seq Attention Normal Attention 1.  在decoder端,encoder state要进行一个线性变换,得到r1,可以用全连接,可以用conv,取决于自己,这里不需要加激活函数. 2. decoder端t时刻的输入和上一时刻的context vector(相当于在这个时刻,用上一时刻的state求context vector,然后再输入LSTM求出cell output)做一个线性变换(先拼接再输入到一个全连接网络),得到LSTM的输入:LSTM输出out…

ArcGIS Python人门到精通目录 闫老师 QQ:276529800 微信13108507190 1.  ArcGIS Python基础 1.1  ArcGIS为什么学习Python 1.2 ArcGIS怎么学习Python 1.3 ArcGIS执行Python 几种方式和注意事项 1.4 函数的多参数调用方法 1.5 Python 编辑器设置和调式 1.6 一个独立运行的Python程序编写和打包 1.7 Python中参数和过滤器的设置 2.  描述(Describe)信息获得 2.1…