Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是

深度学习图像分割综述 Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 原文连接:https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf Abstract 图像分割应用包括场景理解.医学图像分析.机器人感知.视频监控.增强现实和图像压缩.本文涵盖了语义和实例分割的开创性工作,包括全卷积像素标记网络(FCN).编码器-解码器结构,多尺度和基于金字塔的方法.循环网络.视觉注意力模型.生成模型. 1. 引言 图像分割又分为两种,语义分割

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

http://www.oneapm.com/ai/dotnet.html OneOneAPM 助您轻松锁定 .NET 应用性能瓶颈,通过强大的 Trace 记录逐层分析,直至锁定行级问题代码.以用户角度展示系统响应速度,以地域和浏览器维度统计用户使用情况. OneAPM 为您动态生成 .NET 应用全景视图.通过自动探知 Web 端用户.关键应用.数据库请求.外部调用等各层级应用组件,绘制全局拓扑,直观展示组件性能及相互调用时间,其中包括网络耗时.您可以实时了解哪些环节成为了系统的性能瓶颈,做出

近来风生水起的VR虚拟现实技术,抽空想起年初完成的“星球计划”项目,总结篇文章与各位分享一下制作基于Html5的3D全景漫游秘籍. QQ物联与深圳市天文台合作,在手Q“发现新设备”-“公共设备”里,连接QQ物联摄像头为用户提供2016年天体大事件的直播,大家可以通过手Q实时观看到世界各地最佳观测点的日食,流星等天体现象.承载整个“星球计划”活动的运营页面,经多方讨论,我们决定尝试3D全景漫游模式的H5运营页进行推广,今天就不详述活动的具体内容,先和大家聊一聊这H5里“3D全景漫游”的制作方法.

BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Messenger是我的一个同事,她是ThoughtWorks的第一批BA,到现在为止做了18年,孙女都已经上小学了,我很仰慕.这二十年间变化很大,需求分析方法从最初的敏捷用户故事,演进到现在精益为基础的需求分析方法,BA的技能要求也在不断变化.整理

2016年开始,Facebook.谷歌.腾讯.阿里等互联网巨头都已开始抢食VR(虚拟现实)这块的大蛋糕,虚拟现实发展速度惊人.在这样强势发展的背景下,一些产品也开始打着VR的幌子,挂着VR的噱头卖起来360°全景视频. 面对越来越多的“VR产品”,无忧我房李熠将带领大家深入地对虚拟现实,进行了解并且告诉大家如何区分VR与360°全景视频. 一张图告诉你VR与360°全景的区别 什么是VR 通过先进的传感设备,VR产品能够让体验者获得沉浸于另外一个世界的体验,并且能够在这个虚拟世界中与虚拟环境实现

http://insights.thoughtworkers.org/ba-capability-and-development-path-in-thoughtworks/ 作者:ThoughtWorks – 亢江妹.未经允许,请勿私自转载. BA,或者称业务分析师,是企业数字能力和业务能力之间的沟通桥梁.随着企业数字转型的进一步深化,相信对BA这样的技能需求会越来越多,只是未必都用“BA/业务分析师”这样的Title. ThoughtWorks在创建之初,就有BA这样一个职位.Lupi Mes

VR全景:互联网与实体店的完美结合  VR元年已过,VR项目.VR创业潮转为理性,VR行业分为两个方向:硬件和内容.硬件又分为VR头显和辅助设备,内容又分为VR全景和VR虚拟内容,如游戏.娱乐.根据行业划分为VR+购物,VR+教育,VR+酒店,VR+房产,VR+旅游,VR+餐饮,VR+家居,VR+医院等等. VR+购物:此前淘宝已经推出了Buy+虚拟现实购物产品,据最新消息,淘宝VR购物Buy+将于9月份上线测试.而现在亚马逊也要发力VR购物了.     VR+教育:解决方案可广泛应用于科学研究

 VR元年已过,VR项目.VR创业潮转为理性,VR行业分为两个方向:硬件和内容.硬件又分为VR头显和辅助设备,内容又分为VR全景和VR虚拟内容,如游戏.娱乐.根据行业划分为VR+购物,VR+教育,VR+酒店,VR+房产,VR+旅游,VR+餐饮,VR+家居,VR+医院等等. VR+购物:此前淘宝已经推出了Buy+虚拟现实购物产品,据最新消息,淘宝VR购物Buy+将于9月份上线测试.而现在亚马逊也要发力VR购物了.     VR+教育:解决方案可广泛应用于科学研究.虚拟实训.虚拟仿真校园.课堂教学.

VR元年已过,VR项目.VR创业潮转为理性,VR行业分为两个方向:硬件和内容. VR全景,又被称为3D实景,是一种新兴的富媒体技术,其与视频,声音,图片等传统的流媒体大的区别是"可操作,可交互".   一. 360度全景市场需要随着计算机技术的飞速发展,多媒体所包含的种类也越来越多,所能表现的效果也越来越多, 而一些比较传统的表现方式也越来越无法满足大部分客户对于展示方式的要求. 在传统的表现方式中,展示的手段无非是静态的平面图片和动态的视频,也有进行三维全景进行展示的. 静态图片只能

VR元年已过,VR项目.VR创业潮转为理性,VR行业分为两个方向:硬件和内容.硬件又分为VR头显和辅助设备,内容又分为VR全景和VR虚拟内容,如游戏.娱乐.根据行业划分为VR+购物,VR+教育,VR+酒店,VR+房产,VR+旅游,VR+餐饮,VR+家居,VR+医院等等. VR+购物:此前淘宝已经推出了Buy+虚拟现实购物产品,据最新消息,淘宝VR购物Buy+将于9月份上线测试.而现在亚马逊也要发力VR购物了.   VR+教育:解决方案可广泛应用于科学研究.虚拟实训.虚拟仿真校园.课堂教学.情景化

Hello 小伙伴们,如果觉得本文还不错,记得给个 star , 小伙伴们的 star 是我持续更新的动力!GitHub 地址 简介 全景图分两种 由六张正方形图片组成的SkyBox 一整张的宽高比为2比1的全景图片. 今天我就实现一整张全景图的案例. 思路 我们超赞的设计师画的中秋全景图(利用透视网格辅助PS绘制)   创建一个球体网格,对网格进行x轴反转,使所有的面点向内 let geometry = new THREE.SphereGeometry( 500, 60, 40 ); geom

物联网智库 原创 物联网智库 整理发布 转载请注明来源和出处 ------   [导读]   ------ 毫无疑问,2018年物联网对行业的深度变革才刚刚开启. 物联网产业链企业的质与量将进入全面爆发期.物联网智库作为业内的全周期观察者和信息服务聚焦者,被产业推动,亦将反哺于产业升级.自2016年起,物联网智库每年一度推出<全国物联网产业全景图谱>,为从业者提供物联网全视角跟踪和分析,切实践行物联网业内的信息对称化. 然而,随着物联网产业狂奔式升级,一年一度的全景图谱发布,已远远满足不了高歌

2.1.官方mppsample的总体分析2.1.sample的整体架构(1)sample其实是很多个例程,所以有很多个main(2)每一个例程面向一个典型应用,common是通用性主体函数,我们只分析venc(3)基本的架构是:venc中的main调用venc中的功能函数,再调用common中的功能函数,再调用mpp中的API,再调用HI3518E内部的硬件单元.(4)sample的配置和编译,重点注意很多环境变量,目录结构不要乱动,参考第一季.2.2.sample代码学习的关键(1)得理解很多

0. 前言介绍 开源地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 个人主页:http://www.yansongsong.cn/ MaskRCNN是何凯明基于以往的faster rcnn架构提出的新的卷积网络,一举完成了object instance segmentation. 该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割. 文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测. 此开源代码:这是在Pyt

本文用户记录黄埔学院学习的心得,并补充一些内容. 课程2:十行代码高效完成深度学习POC,主讲人为百度深度学习技术平台部:陈泽裕老师. 因为我是CV方向的,所以内容会往CV方向调整一下,有所筛检. 课程主要有以下三个方面的内容: 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一.深度学习POC的基本流程 1.1  深度学习发展历程 2006年,这一年多伦多大学的Geoffrey Hinton教授

全景分割:CVPR2019论文解析 Panoptic Segmentation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Kirillov_Panoptic_Segmentation_CVPR_2019_paper.pdf For results: https://arxiv.org/abs/1801.00868. 摘要 本文提出并研究了一个称为全景分割(PS)的任务.全景分割是典型的语义分割(为每个像素指定一个类标签

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3.2 名词解释 3.2.1 orterun

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

背景 你是嘿嘿嘿侦探社实习侦探️,接到上级指派任务,到甄开心小镇调查市民甄不戳宝石失窃案,根据线人流浪汉老石‍提供的线索,小偷就躲在小镇,快把他找出来,帮甄不戳寻回失窃的宝石吧! 本文使用 Three.js SphereGeometry 创建 3D 全景图预览功能,并在全景图中添加二维 SpriteMaterial.Canvas.三维 GLTF 等交互点,实现具备场景切换.点击交互的侦探小游戏. 实现效果 左右滑动屏幕,找到 3D 全景场景中的 交互点 并点击,找出嫌疑人真正躲藏的位置. 已适配