【《Real-Time

Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU:Lightweight OpenPose 论文精读

CPU上的实时2D多人姿势估计：轻量级OpenPose摘要在这项工作中，我们调整了多人姿势估计架构以在边缘设备上使用它。我们遵循COCO2016关键点挑战赛的获胜者OpenPose[3]的自下而上的方法，因为它具有良好的质量和对框架内人数的鲁棒性。借助本文中提到的的网络设计和优化的后处理代码，完整的解决方案在Intel®NUC6i7KYBminiPC上以每秒28帧(fps)的速度运行，在Corei
学渣在路上·2022-11-27 17:25

[论文评析]MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking， ArXiv,2020

MediaPipeHands:On-deviceReal-timeHandTracking论文信息简介MediapipeHands手掌检测器BlazePalmDetector手部骨骼检测HandLandmarkModel数据集构造应用References论文信息论文题目：MediaPipeHands:On-deviceReal-timeHandTracking发表：ArXiv,2020作者信息：Z
MasterQKK 被注册·2022-11-27 17:54

[论文笔记]JED：Towards Real-Time Multi-Object Tracking

介绍该论文在YOLOv3的基础上增加embedding学习，通过同时输出box、class和embedding实现One-stage跟踪，提高速度。但获得embedding后仍需要匹配算法进行跟踪，严格来说依然是两阶段的。因与YOLOv3模型相似，本文主要介绍跟踪部分内容和代码。论文：TowardsReal-TimeMulti-ObjectTracking代码：Zhongdao/Towards-R
黎明JN·2022-11-27 14:36

Towards Real-Time Multi-Object Tracking(JDE)论文阅读笔记

JDE阅读笔记（一）Title（二）Summary（三）ResearchProblem（四）ProblemStatement（五）Method5.1将Detection和EmbeddingProblemSettting进行联合学习5.2整体框架5.3Detection部分5.4AppearanceEmbeddings学习5.5自动进行Loss的balance5.6在线association（六）E
不知道叫啥好一点·2022-11-27 09:06

RODNet: A Real-Time Radar Object Detection Network Cross-Supervised by Camera-Radar Fused Object 3D

一篇雷达与视觉融合的文章原论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.05150代码地址：https://github.com/yizhou-wang/RODNet摘要  通过准确可靠地感知车辆周围的环境，促进了各种自主或辅助驾驶策略。在常用的传感器中，雷达通常被认为是一种强大且经济高效的解决方案，即使在不利的驾驶场景中，例如弱/强照明或恶劣天气。与其考虑融合来自所有可用传感器
WangXL1995·2022-11-26 22:25

三维目标检测论文阅读：PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds

PIXOR:Real-time3DObjectDetectionfromPointClouds论文链接：http://www.cs.toronto.edu/~wenjie/papers/cvpr18/pixor.pdf代码链接：https://github.com/Yachao-Zhang/PIXOR摘要：本文是18年CVPR，时间比较久了网上解读版本很多，本文只是记录一下在阅读论文时感觉比较重要
疯子_Zhang·2022-11-26 22:24

论文阅读《YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud》

论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.02350v1目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.13DObjectDetection2.2OrientationPrediction2.3RealTimePerformance3Approach3.1PointCloudRepresentation3.2YawAngleRegression偏航角
Max_ZhangJF·2022-11-26 22:22

【论文笔记】PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds

1、概述本文在自动驾驶的背景下，研究了基于点云的三维物体实时检测问题。我们解决了自主驾驶环境中点云实时三维物体检测的问题。因为物体检测是自动驾驶安全的必要组成部分，而其中检测速度至关重要。然而点云的数据维度高，现有方法计算量很大。本文通过鸟瞰图（BEV）来表示场景，从而更有效地利用3D数据，并且提出PIXOR模型，一种无建议的单级检测器，基于像素级神经网络进行三维物体估计。文章在输入的表示、网络结
Elodier·2022-11-26 22:52

MobileHumanPose: Toward real-time 3D human pose estimation in mobile devices

论文地址:MobileHumanPose_CVPRW_2021代码地址:MobileHumanPose论文作者:韩国高等科技研究院，可以看做3DMPPE_POSENET_RELEASE的轻量化版本摘要当前3D姿态估计的方法受限于精度和速度的要求无法在移动端跑起来，本文提出了一个移动端可用的模型，可以从单张RGB图实时估计3D人体姿态。这个模型包括修改后的MobileNetV2骨干，参数化的激活方式
迷若烟雨·2022-11-26 19:22

WHENet: Real-time Fine-Grained Estimation for Wide Range Head Pose

WHENet：大范围头部姿势的实时细粒度估计[email protected]@huawei.comICLab,HuaweiTechnologiesCanada摘要我们提出了一个端到端的头部姿势估计网络，用于从单个RGB图像预测整个头部雅司病的欧拉角。现有的方法在正面视图中表现良好，但从所有角度来看，很少有目标头部姿势。
黑子小明·2022-11-26 02:17

【优秀论文解读】BoW3D: Bag of Words for Real-time Loop Closing in 3D LiDAR SLAM

论文简介本论文新颖性在于3D激光雷达中实时闭环且能够实时进行回环矫正词袋模型为BoW3D实时构建词袋效率高但是鲁棒性未知词袋存储word包含两种变量：Dim_value为描述子计算得到的非零数和Dim_ID为word相对应的维度数具体的计算可以查看论文：Link3d关键点的计算PlaceSet为一张图片中的word集合包含两种变量：FrameID为第几帧和DesID为一帧画面中的描述子的ID号、P
铃灵狗·2022-11-25 20:12

实时单目物体SLAM Real-time Monocular Object SLAM

2015摘要：我们提出了一个基于对象的实时SLAM系统，该系统利用了迄今为止最大的对象数据库。我们的方法包括两个主要部分：1）利用对象刚性约束改进地图并找到其真实比例的单目SLAM算法，以及2）基于二进制词包的新型对象识别算法，该算法为500个3D对象的数据库提供实时检测。这两个部分共同工作并相互受益：SLAM算法从对象的观察中积累信息，将对象特征锚定到特定地图地标，并对优化设置约束。同时，将部分
尤齐·2022-11-25 08:39

《Real-Time Rendering》第四版学习笔记——Chapter 2 The Graphics Rendering Pipeline

引言渲染管线的主要功能是在给定一个虚拟相机、三维物体、光源以及其他条件的基础上，生成一个二维的图像。物体在图像中的位置和形状取决于它们的几何特征、环境特征和相机在环境的位置，而物体的外表则取决于材质属性、光源、纹理和着色方程。一、渲染管线整体结构实时渲染管线在大体上可以分为四个主要步骤：应用阶段几何处理阶段光栅化像素处理每个步骤都包含了若干个子步骤。这里的步骤是功能逻辑上的分割，在实际的实现结构中
董小虫·2022-11-25 00:24

【论文翻译】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

FasterR-CNN:基于RegionProposalNetworks的实时目标检测摘要State-of-the-art目标检测网络依赖于regionproposals算法假设目标位置。SPPNet[1]和FastR-CNN[2]的改进减少了检测网络的运行时间，并暴露出regionproposals是一个瓶颈。我们引入了RegionProposalNetwork(RPN),它与检测网络共享整个图
Bulbbbb·2022-11-24 23:27

深度学习论文阅读目标检测篇（三）：Faster R-CNN《 Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》

深度学习论文阅读目标检测篇（三）：FasterR-CNN《TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》Abstract摘要1.Introduction引言2.RELATEDWORK相关工作3.FASTERR-CNN3.1RegionProposalNetworksregionproposal网络3.1.1Anchors3.1.
Jasper0420·2022-11-24 23:57

A Convolutional Recurrent Neural Network for Real-Time Speech Enhancement

AConvolutionalRecurrentNeuralNetworkforReal-TimeSpeechEnhancement文章：AConvolutionalRecurrentNeuralNetworkforReal-TimeSpeechEnhancement作者：KeTan,DeLiangWangABSTRACT现实生活中许多语音增强的应用都需要实时处理，最好没有延迟或者低延迟，例如助听器
weixin_44223902·2022-11-24 15:57

[Games 101] Lecture 13-16 Ray Tracing

RayTracingWhyRayTracing光栅化不能得到很好的全局光照效果软阴影光线弹射超过一次（间接光照）光栅化是一个快速的近似，但是质量较低光线追踪是准确的，但是较慢Rasterization:real-time
幼儿算数·2022-11-23 09:06

RGB_IR多模态融合文章MFNet: Towards Real-Time Semantic Segmentation for Autonomous Vehicles with Multi-Spect

MFNet:TowardsReal-TimeSemanticSegmentationforAutonomousVehicleswithMulti-SpectralScenescodepytorch摘要本文研究了基于新的RGB-Thermal数据集的自动驾驶车辆街景图像的语义分割，本文还对此进行了介绍。对自动驾驶车辆的兴趣日益增加，使得语义分割适应于自动驾驶系统。然而，最近关于语义分割的研究主要基于
菜鸟的宝宝·2022-11-23 04:24

Towards Real-Time Multi-Object Tracking(JDE)运行笔记

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf代码链接：https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT我的环境是：ubuntu18.04.2,python3.6,pytorch1.1,cuda10.0,cudnn7.5,gcc7.4我曾经尝试在win10下编译，我水平太凹，放弃了，哈哈1.先不急着下载代码，先
耳东广大木木·2022-11-23 04:23

目标跟踪 - Towards Real-Time Multi-Object Tracking

文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题0.前言相关资料：arxivgithub论文解读，翻译论文基本信息领域：多目标跟踪作者单位：清华&澳大利亚国立大学发表时间：ECCV2020一句话总结：提出One-shotMOT网络JDE，即检测与跟踪同时实现，加速网络推理速度。1.要解决什么问题多目标跟踪的普通解决方案是检测+Re-ID。检测与Re-ID是两个独立的
清欢守护者·2022-11-23 04:51

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文阅读笔记

设备端实时手部追踪0.摘要(Abstract)1.简介(Introduction)2.架构(Architecture)2.1手部检测器2.2手部坐标预测模型（HandLandMarkModel）3.数据集和标注（DataSetAndAnnotation）4.试验结果（Result）5.使用MediaPipe的具体实现（ImplementationInMedisPipe）6.应用举例（Applica
炼丹狮·2022-11-23 04:21

论文翻译：2022_DeepFilterNet2: Towards Real-Time Speech Enhancement On Embedded Devices For Fullband Audi.

博客地址：凌逆战论文地址：DeepFilternet2:面向嵌入式设备的全波段音频实时语音增强论文代码：https://github.com/Rikorose/DeepFilterNet引用格式：SchröterH,RosenkranzT,MaierA.DeepFilterNet2:TowardsReal-TimeSpeechEnhancementonEmbeddedDevicesforFull-
凌逆战·2022-11-23 04:51

(三维重建论文)iSDF:Real-time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception 代码运行与学习

(三维重建)iSDF:Real-timeNeuralSignedDistanceFieldsforRobotPerception代码运行与学习转载前一定要联系，不联系就不要转载啦~文章目录0说明1在提供姿势的序列上运行iSDF1.0下载代码1.1配置环境步骤1步骤2步骤3步骤41.2下载数据序列1.2.1ReplicaCAD数据(1)简介(2)下载数据(3)报错相关1.2.2所有12个序列1.2.
biter0088·2022-11-23 02:18

#论文学习#第二篇：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CNN-SLAM:Real-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthpredictionCNN-SLAM：基于学习深度预测的实时稠密单目slamAbstract：本文研究了如何利用深度神经网络预测对深度地图进行精确和稠密的单目重建。我们提出了一种方法，将cnn预测的稠密深度地图与直接单目SLAM获得的深度测量自然融合在一起。我们的融合方案在单眼SLAM方法容易失
qq_34716695·2022-11-22 21:29

目标跟踪论文（五）：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

DeeperandWiderSiameseNetworksforReal-TimeVisualTracking简述：基于孪生网络的跟踪器通常使用AlxcNet作为backbone，而没有充分利用现在深层网络的优势（比如ResNet、Inception等）。作者发现，如果直接将backbone换成ResNet、Inception等网络，随着深度的增加，效果不升反降，如下图蓝线（红线为作者提出的网络）
Star·端木·2022-11-22 17:21

论文笔记：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

DeeperandWiderSiameseNetworksforReal-TimeVisualTrackingUpdatedon2019-04-0116:10:37Paper(arXivV3)：https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdfCode：https://github.com/researchmm/SiamDW(ThetrainingandtestcodeofS
a1424262219·2022-11-22 17:21

PP-LiteSeg: A Superior Real-Time Semantic Segmentation Model-2022.4.6

最近看到了这个PP-LiteSeg，虽然没有用过paddle但是一直想尝试下，看到这个网络结构看起来不错的亚子，先浅看下叭。论文地址代码地址pp-liteseg的代码段pp-liteseg摘要1.introduction2.relatedwork2.1semanticsegmentation2.2real-timesemanticsegmentation2.3featurefusionmodule
dear_queen·2022-11-22 09:23

【多目标跟踪论文阅读笔记——JDE(Towards Real-Time Multi-Object Tracking)】

[阅读心得]多目标跟踪经典论文——JDE写在前面1.摘要2.Introduction3.JointLearningofDetectionandEmbedding(JDE)3.1ProblemSettings3.2ArchitectureOverview3.3LearningtoDetect3.4LearningAppearanceEmbeddings3.5AutomaticLossBalancin
书玮嘎·2022-11-22 08:17

实时对比度保留去色算法Real-time Contrast Preserving Decolorization（matlab）——RTCP

Real-timeContrastPreservingDecolorization实时对比度保留去色算法（matlab）——RTCP1、简单介绍将彩色图像转换为灰度图像是数字打印以及单通道图像和视频处理的关键步骤。论文的思想是尽量保持原始图像的对比度同时达到去色的效果。在matlab中是通过rgb2gray函数将图像转换为灰度图像。gray=R0.299+G0.587+B*0.114是一种比较经典
岁月蹉跎的一杯酒·2022-11-22 07:56

论文翻译《Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for Real-time 3D Object Detection on Point Clouds》

AbstractLidarbased3Dobjectdetectionisinevitableforautonomousdriving,becauseitdirectlylinkstoenvironmentalunderstandingandthereforebuildsthebaseforpredictionandmotionplanning.Thecapacityofinferencinghi
Max_ZhangJF·2022-11-22 04:01

Real-time Rendering (3rd edition)学习笔记第3章

目录第3章图像处理单元（TheGraphicsProcessingUnit）3.1GPU管道概述3.2可编程着色器阶段（TheProgrammableShaderStage）3.3可编程着色的演变（TheEvolutionofProgrammableShading）3.3.1着色器模型的比较（ComparisonofShaderModels）3.4顶点着色器（TheVertexShader）3.5
TTangled·2022-11-21 16:34

YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7近年来，针对不同的边缘设备，仍在开发实时目标检测器。例如：MCUNet和NanoDet的优化主要致力于低功耗的单片机，提高边缘CPU的推理速度。而YOLOX和YOLOR等方法则专注于提高各种gpu的推理速度。近年来，实时目标检测器的发展
小小小~·2022-11-20 00:29

【YOLOv7】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors译读

YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors摘要  在5FPS到160FPS的范围内，YOLOv7从速度和精度上超越了目前所有的检测器，且在所有一直的实时检测器中达到了最高的精度56.8%AP，在V100GPU上的速度超过了30FPS。YOLOv7-E6检测器（56FPSV100,
songyuc·2022-11-20 00:29

全文翻译【YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors】

目录编辑Introduction2Relatedwork2.1.Real-timeobjectdetectors2.2.Modelre-parameterization2.3.Modelscaling3Architecture3.1Extendedefficientlayeraggregationnetworks3.2Modelscalingforconcatenation-basedmodels
行*云·2022-11-20 00:55

Yolov7：Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time objectdetectors

原文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02696v1.pdfgithub地址：GitHub-WongKinYiu/yolov7:Implementationofpaper-YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors阅读本文前默认已熟悉yolov7之前已出
Jumbo星·2022-11-20 00:51

【读点论文】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors新集合体

YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectorsAbstractYOLOv7在5FPS到160FPS的范围内，在速度和精度上都超过了所有已知的物体检测器，在GPUV100上以30FPS或更高的速度在所有已知的实时物体检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6对象检测器(5
羞儿·2022-11-20 00:10

[论文翻译]A SURVEY ON DEEP LEARNING METHODS FOR SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION IN REAL-TIME

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2009.12942.pdf文章目录一、文章简介二、正文翻译摘要：1.Introduction2.语义分割的历史3.图像语义分割的深度学习方法3.1全卷积网络（FCN）3.2Encoder-Decoder架构3.3神经网络与条件随机场结合3.4特征融合3.5对抗生成网络3.6RNN3.7全景分割3.8基于注意力的model4.用于语义图像分割的
糊面包包专属·2022-11-19 22:15

【论文阅读】LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time

LOAM:LidarOdometryandMappinginReal-time文章摘要一、简介二、相关工作三、符号和任务描述四、系统概述五、激光里程计5.1特征提取5.2特征匹配5.3运动估计5.4激光里程计算法六、建图七、实验本文主要是对loam论文的一些学习总结，如有不对之处，希望大家提出宝贵的意见，共同进步~文章摘要作者提出了一种实时的里程计和建图方法，该方法使用在6个自由度上移动的2轴激光
MIKingZCC·2022-11-19 21:05

AdaIN(Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization)——论文阅读

1.Introduction在这篇文章中，作者提出了一种简单但是有效的方用来首次实现任意样式的实时风格转换，方法的核心是加入了一个adaptiveinstancenormalization(AdaIN)layer，AdaIN层是对内容图进行归一化，这里是通过对齐内容图的每通道的featuremap的均值和方差来匹配风格图每通道featuremap的均值和方差。2.整体思路文章大体沿用之前风格迁移的
深浅卡布星·2022-11-19 16:53

Towards Real-Time Multi-Object Tracking

作者分别是来自清华大学和澳大利亚国立大学Abstract现代多目标跟踪(MOT)系统通常遵循基于检测的跟踪模式。它具有1）用于目标定位的检测模型，以及2）用于数据关联的外观嵌入模型。分别执行这两个模型可能会导致效率问题，因为运行时间只是这两个步骤的总和，而没有研究它们之间可以共享的潜在结构。现有的实时MOT研究多集中在关联步骤上，本质上属于实时关联方法，而非实时MOT系统。在本文中，我们提出了一个
ShaoDu·2022-11-19 14:43

【论文简述及翻译】Correlate-and-Excite: Real-Time Stereo Matching via Guided Cost Volume Excitatio（CVPR 2021）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：立体匹配、代价聚合、特征激励、实时网络、视差回归5.探索动机：使用3D卷积进行聚合的深层堆叠计算成本高且内存效率低。最近的工作尝试使用空间变化的聚合来提高代价聚合步骤的效率。虽然这些工作提高了准确性，但计算成本和内存消耗明显增加，并且在实现所提出的方法时增加了额外的复杂性。6
华科附小第一名·2022-11-16 15:41

Applying Sampling Theory To Real-Time Graphics

原文地址：https://mynameismjp.wordpress.com/2012/10/21/applying-sampling-theory-to-real-time-graphics/ApplyingSamplingTheoryToReal-TimeGraphics应用采样理论到实时图形学中Computergraphicsisafieldthatconstantlydealswithdi
Kitchen020·2022-11-15 10:09

YOLO: Real-Time Object Detection

Youonlylookonce(YOLO)isastate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystem.OnaTitanXitprocessesimagesat40-90FPSandhasamAPonVOC2007of78.6%andamAPof48.1%onCOCOtest-dev.ModelTrainTestmAPFLOPSFPSCfgWeightsOl
博瓦·2022-11-15 00:59

BEVDetNet:Bird‘s Eye View LiDAR Point Cloud based Real-time 3D Object Detection for Autonomous Drivi

BEVDetNet:Bird'sEyeViewLiDARPointCloudbasedReal-time3DObjectDetectionforAutonomousDriving论文笔记原文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.10780.pdfI引言目前的研究都关注检测精度，而忽略了延迟、存储空间和计算复杂度的要求。传统检测方法将点云体素化，使用3D卷积处理。后来的改进如P
byzy·2022-11-08 14:27

GAMES202 Real-time Shadows

文章目录前言Lecture1Lecture2基础图形学知识回顾基本的渲染管线OpenGL着色语言（shadinglanguage）DebuggingShaders渲染方程（TheRenderingEquation）Lecture3Real-timeShadows1普通阴影渲染的问题PCSS（Percentageclosersoftshadows）PercentageCloserFiltering(
亲亲老婆几·2022-11-03 20:32

【论文阅读--实时语义分割】BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

前言在当前的计算机视觉领域，语义分割是一项基本任务，比较常见的就是deeplab系列。deeplab系列是谷歌公司完成的，包括了deeplabv1(2015)、deeplabv2(2017)、deeplabv3(2017)、deeplabv3+(2018)，其中deeplabv3+效果最好。但效果好的同时，一般模型计算量较大，推理时间无法达到实时。deeplabv3+的xception71_dpc
magic_ll·2022-11-01 19:11

《DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation》翻译（上）

AbstractThispaperintroducesanextremelyefficientCNNarchitecturenamedDFANetforsemanticsegmentationunderresourceconstraints.Ourproposednetworkstartsfromasinglelightweightbackboneandaggregatesdiscriminati
_要啥自行车·2022-10-20 23:09

GAMES202 笔记 -Real-Time Physically-Based Materials

目录一、PBR二、Microfacetmodels微表面模型F项：菲涅尔项D项：微表面的法线分布Beckmann模型GGX模型（TR模型）GTR（GeneralizedTrowbridge-Reitz）G项：Shadiowing-Masking-GeometryTermMissingenergy?TheKulla-ContyApproximation三、LTC-LinearlyTransforme
奇迹小缘·2022-10-17 10:00

Real-Time Polygonal-Light Shading with Linearly Transformed Cosines

Real-TimePolygonal-LightShadingwithLinearlyTransformedCosines实时多边形用线性变换余弦光影EricHeitz,JonathanDupuy,StephenHillandDavidNeubeltACMSIGGRAPH2016美国计算机协会国际图形学大会2016Motivation动力因素Shadingwitharealightsaddsagr
CG-盟主·2022-10-17 10:54

渲染算法学习（六）-- Real-Time Physically-Based Materials

目录PBRandPBRMaterialsPhysically-BasedRendering(PBR)PBRmaterialsinRTRPBRmaterialsMicrofacetBRDFNormalDistributionFunction(NDF)Shadowing-MaskingTerm（TermG）LinearlyTransformedCosinesDisney’sPrincipledBRDF
七Du°C糊涂·2022-10-17 10:23
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