CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一

openGL是一个强大的底层图形库,其命令最初的时候使用C语言实现的.openGL定义了一个图形程序接口,常用于制作处理三维图像,功能强大,调用方便,在图像处理十分受欢迎. 实现图形主要使用的是openGL的一个工具包:GLUT. GLUT (pronounced like the glut in gluttony) is the OpenGL Utility Toolkit, a window system independent toolkit for writing OpenGL prog

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 安装Pyth

1.软件简介    TurboCAD Pro 是 macOS 系统上一款二维绘图和三维建模工具,具备强大的绘图和设计特性,加上强大的创建复杂的三维模型的工具,三维 OpenGL 的渲染,和超过 11,000 三维符号和零件. TurboCAD Pro delivers unparalleled value and productivity in a professional 2D/3D CAD package. Fully integrated 2D drafting tools, 3D sur

将二维数组转为三维数组 /** * 二维数组转三维数组(指定键为三维数组的键名) * @param [type] $arr [要排序的数组] * @param [type] $key [指定的键] * @return [type] $grouped [重排的数组] */ function array_group_by($arr, $key) { $grouped = []; foreach ($arr as $value) { $grouped[$value[$key]][] = $value;

比如对于 mnist (手写字符图像),每幅图像的像素点为 28*28,所以有: perm = randperm(28*28); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.train_images, [28*28 60000]); % 三维 ⇒ 二维,将每一副图像展成列向量: mnist.train_images = mnist.train_images(perm, :); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.

在开发中,由于某些需求,我们可能需要做一些平移,缩放,旋转甚至三维变换,所以我来讲讲在UWP中这些变换的实现方法. 一. 二维变换: UIElement.RenderTransform a.TranslateTransform,平移: 属性:X,Y我相信大家都知道怎么用,这里就不讲废话了 b.RotateTransform,旋转: 属性:Angle c.ScaleTransform,缩放: 属性:ScaleX,ScaleY d.SkewTransform,扭曲: 属性:AngleX,AngleY

注:此处所说的弹窗窗口,主要指的是那些弹窗窗口中嵌入iframe,包含信息页面的窗口大小控制. 1.首先来了解下 SuperMap 示例中的处理方案 二维的处理方式 //初始化Anchored类 popup = new SuperMap.Popup.Anchored( "chicken", marker.getLonLat(), new SuperMap.Size(220,140), "<iframe frameborder=no border=0 src='http:

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

数组(Array):相同类型数据的集合就叫做数组. (一)定义数组的方法: A) type[] 变量名 = new type[数组中元素的个数] 例如: int[] a = new int[10] ; 或者    int a[] = new int[10]; B)type[] 变量名 = new type[]{逗号分隔的初始化列表} 例如:int[] a = new int[]{1,2,3,4} (二)数组的length属性 每个数组都有一个length属性,表示数组的长度,length属性是p

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

//2019.07.141.matplotlib模块输出函数图像应用时主要用的是它的ptplot模块,因此在导入使用该模块时可以直接用以下语句:import matplotlib.pyplot as plt2.matplotlib模块输出图线时它得到坐标轴数值以及标题正常默认是英文形式,而如果需要在转换成为中文形式并且需要正常输出负号则需要用以下两句python语句设置一下,这样便可以正常输出中英文两种形式标题与带负号的坐标数值:plt.rcParams["font.sans-serif&quo

<?php $arr = [ [1,3,5,7,9], [2,4,6,8,0] ]; $arr2 = [ 'list' => [ [1,3,5,7], [2,4,6,8], [3,2,9,0], ] ]; $arr3 = [ 'list' => [ [1,3,5,7], [2,4,6,8], [3,2,9,0] ] ]; $res = array_map(function($arr){ return array_filter($arr, function($v) { return $v

一.前言 众所周知,二维GIS技术发展了近四十年,伴随着计算机软硬件以及关系型数据库的飞速发展,二维GIS技术已日臻完善.在对地理信息的分析功能上有着无可比拟的优势.一些宏观的地理信息,一维的地理信息,如河流.公路等,以及二维的地理信息,如植被.湖泊.人口数量等,在对这些地理信息的分析和处理上,比较适合采用二维GIS系统.二维GIS始于20世纪60年代的机助制图,今天它已经深入社会的各行各业,如土地管理.电力.电信.水利.消防.交通.规划等,但二维GIS有其自身难以克服的缺陷,它本质上是基于抽象

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wei_Multi-Path_Region_Mining_for_Weakly_Supervised_3D_Semantic_Segmentat

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf

目前,轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航,考虑到使用成本,一般二维激光雷达使用较多,如下图.由于只能扫描一个平面,如果想用二维激光雷达获取环境三维点云,则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持. 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描,如此就能大概构建出附近的物体轮廓,这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体.当然,由于激光雷达使用激光而不是声波,它的探测过程不仅极短,而且能弥补声波广角发散的缺点(激光不易发散,锥度角很小)

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_957b9fdb0100zesv.html 为了说明在三维物体到二维图象之间,需要经过什么样的变换,我们引入了相机(Camera)模拟的方式,假定用相机来拍摄这个世界,那么在相机的取景器中,就存在人眼和现实世界之间的一个变换过程.      第一步:视点变换(如同拍照的时候设置相机的位置)          在拍照的时候,我们首先要将相机置于三角架上,让它对准三维场景.在OpenGL中调整视点的位置就像是是要放置相机一样,我们称