三维卷积

Matplotlib系列4-生成3D三维曲面图

使用matplotlib可以生成漂亮精美，印刷级别的三维曲面图，只需要几行代码即可。

舒伯特之路·2025-03-25 02:58

python matplotlib绘制 3D图像专题（三维柱状图、曲面图

x=np.arange(-4.0,4.0,delta)生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算Z轴数据（高度数据）Z=(Z1-Z2)*2绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride

前端node资料大全·2025-03-25 02:58

虚拟现实整体解决方案

虚拟现实是人们通过计算机对复杂数据进行可视化、操作以及实时交互的环境，它将用户和计算机视为一个整体，通过各种直观的工具将信息进行可视化，形成一个逼真的环境，用户直接置身于这种三维信息空间中自由地使用各种信息

Kaikai?·2025-03-25 01:45

攻克 CREO 到 STL 转换难关：技术挑战剖析

而STL（Stereolithography）格式则是3D打印领域的标准文件格式，主要用于描述三维物体的表面几何形状。随着3D打印技术的普及，将CREO模型转换为STL格式，以便进行3D打印

3D小将·2025-03-24 17:13

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

YOLOv8改进：添加AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）引言在目标检测领域中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列因其速度和效率而受到广泛关注。

鱼弦·2025-03-24 12:34

神经网络中层与层之间的关联

数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络

iisugar·2025-03-24 06:40

从5G向6G演进的三维连接

【摘要】三维连接技术作为地面网络（TN）与非地面网络（NTN）的融合组网技术，既能解决TN空天地海覆盖受限与NTN服务场景受限问题，又能促进后5G（B5G）与6G网络基础设施产业链的健康发展。

宋罗世家技术屋·2025-03-24 03:46

Cesium实践（1）—— Hello World

Cesium不仅保持了threejs的三维绘制能力，而且内置大量渲染地理数据的AP

迦南giser·2025-03-24 03:40

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

【论文阅读】实时全能分割模型

RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型

万里守约·2025-03-23 22:04

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。

谦亨有终·2025-03-23 22:26

三维点云重建的原理及代码

在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

GIS三维可视化进阶：Three.js集成Cesium引擎实现全球地形LOD与OGC标准服务调用

Three.js与Cesium引擎基础介绍Three.js是一款基于JavaScript的开源三维图形库，它提供了丰富的API用于创建和操作三维场景、物体、材质等。

贝格前端工场·2025-03-23 14:19

SLAM十四讲【一】基本概念

SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】

略知12·2025-03-23 11:33

关于forward函数

它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。

oioz·2025-03-23 04:52

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BatchNormalization的作用（通俗版）1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕，每层蛋糕的烘烤温度不同（相当于神经网络的每一层数据分布不同）。没有BN时，烤箱温度忽高忽低，导致有的层烤焦（梯度爆炸），有的层不熟（梯度消失）。BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

PCL基础：pcl::SACSegmentation＜PointXYZRGBN＞函数全面说明，一遍文章精通平面分割算法

PointCloudLibrary(PCL)中用于进行随机抽样一致性（RandomSampleConsensus，RANSAC）平面分割的类模板，模板参数`PointXYZRGBN`表示点云中点的类型，该类型包含三维坐标

多宝Kim·2025-03-23 00:51

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

python科学绘图-matplotlib绘制三维函数图像，并且在函数底部绘制等值线

python使用matplotlib库绘制三维函数图像，并且在底部绘制等值线。

zhan114514·2025-03-22 09:22

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

探究Three.js中模型移动与旋转的交互逻辑

通过Three.js，开发者能够轻松创建出复杂的三维场景和交互性强的3D应用，为用户带来沉浸式的体验。

Front_Yue·2025-03-22 02:46

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

【ol-cesium】OpenLayers与Cesium的二三维联动

OpenLayers与Cesium的二三维联动本文主要介绍OpenLayers与Cesium二三维联动的实现过程，以及在实现的过程中所遇到的问题以及解决方法。

不爱赖床的懒虫·2025-03-21 22:41

基于cesium的二三维地图

一、项目简介基于cesium的二三维地图二、实现功能支持虚线和阴影支持以标注的方式显示属性支持要素查询支持二三维度地球显示支持小数据量文件矢量动态切片三、技术选型Cesiumproj4jsturftext-encodinggeojson-topojsonshpjs

程序员小美·2025-03-21 21:05

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白！复旦大学等提出4D扩散模型，成果入选AAAI 2025

19世纪中期，科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的，类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel)，即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。

HyperAI超神经·2025-03-21 19:16

用Python实现SFM

SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法，它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置，估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现SFM。

薄辉·2025-03-21 17:30

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图

小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。

yuanpan·2025-03-21 15:15

关于重投影误差小记

在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征

109702008·2025-03-21 15:39

vr中的计算机知识,VR技术基本常识

模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，

淡庸·2025-03-21 11:31

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，

AICurator·2025-03-21 03:01

【OpenGL】实现三维空间漫游和立方体、球体贴图

图像处理引用文件stb_image.h访问镜像下载：https://gitee.com/mirrors/stb-image主函数main.cpp#include#include#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include#include#include#include#include#include#includeconstGLfloatPI=3.14159265

a9c93f2300·2025-03-21 02:48

甘特图：项目经理的时空魔方，解锁高效管理的秘密

一、甘特图的四大降维打击优势时空折叠术：三维信息二维呈现时间维度：在特斯拉上海

·2025-03-20 23:17

Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism

摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。

小源er·2025-03-20 23:54

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。

清风AI·2025-03-20 22:14

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。

清风AI·2025-03-20 21:11

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法

林聪木·2025-03-20 21:35

numpy学习笔记3：三维数组 np.ones((2, 3, 4)) 的详细解释

numpy学习笔记3：三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释以下是关于三维数组np.ones((2,3,4))的详细解释：1.三维数组的形状形状(2,3,4)表示：最外层维度：2个“层”（或

宁宁可可·2025-03-20 18:42

python之gmsh划分网格

Gmsh（GeometryModelingandMeshingSuite）是一个开源的三维有限元网格生成器，它集成了内置的CAD引擎和后处理器。

老歌老听老掉牙·2025-03-20 18:42

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

blender渲染有波纹光圈怎么解决

在使用Blender进行三维渲染作业时，偶尔会遇到渲染图像中出现波纹光圈的问题，这种情况的出现会影响渲染效果的质量，导致最终产品效果图无法达到理想的状态，那么此类危机出现时，该如何解决呢？

Renderbus瑞云渲染农场·2025-03-20 11:16

halcon里3d平面度检测程序_激光三角测量法在工业视觉检测上的应用

1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示，基本组成结构有

jiago 王佳东fr·2025-03-20 02:27

EmbodiedSAM：在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解

一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展，机器人在复杂环境中执行任务（如导航、操作和交互）的能力越来越依赖于对三维（3D）场景的实时、准

数据猎手小k·2025-03-20 01:21

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

·2025-03-19 11:37

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