三维模型轻量化第41页

浙大三维视觉团队提出 Neural Body，单目RGB视频重建人体三维模型，无需预训练网络...

点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！今天，我们介绍一篇2021CVPR的人体自由视角合成的论文：NeuralBody:ImplicitNeuralRepresentationswithStructuredLatentCodesforNovelViewSynthesisofDynamicHumans，该论文由浙江大学CAD&CG国家重点实验室/浙大三维视觉实验室提出。1.论文链接

AITIME论道·2022-12-01 12:40

什么是中台，定义中台的角度是什么？_光点科技

而把曾经的应用Client端作为轻量化业务应用部署于不同的渠道为客户提供

光点数据治理·2022-12-01 10:17

TSDF文件mhd,raw格式转点云的可视化，python实现

最近获得了一个TSDF表示的三维模型，文件格式是mhd和raw文件，我看很多医学图像也是用的这个格式，但是网上却找不到可视化的方法，于是在研究了TSDF的原理之后，自己用Python进行了TSDF到点云的简单转换

qq_36265860·2022-12-01 01:11

论文翻译--毫米波三维全息摄影的轻量级FMIST启发稀疏重建网络（1）

毫米波三维全息摄影的轻量级FMIST启发稀疏重建网络摘要:压缩感知(CS)与毫米波(mmW)全息技术的集成在实现机载硬件轻量化、低采样比和高速传感方面显示出巨大的潜力。

是个小白哎·2022-11-30 19:08

三维GIS视频融合监控平台

三维GIS视频融合技术，可以将摄像头实时画面投射到三维实景模型或者VR全景上，并可将相邻的画面进行拼接融合，拼接后形成一幅更大分辨率的画面，这种融合不会随着对三维模型的倾斜、旋

睿博静德·2022-11-30 18:37

科普 | 实景三维模型和地形三维模型时空克隆三维视频融合投影融合点卯-魔镜系列

在自然资源三维立体“一张图”的数据体系中，利用倾斜摄影测量技术制作的实景三维模型具有信息丰富、效果直观、展示效果真实等优点，能最大程度发挥调查成果的综合效益，常用于展示地表要素状况等，是三维自然资源数据底板的核心数据之一

weixin_41746603·2022-11-30 18:05

深度 | 实景三维与CIM，谁才是时空数据第一底板三维视频融合三维投影融合时空克隆点卯-魔镜系列

在此之前，陕西、湖南、山东等地已出台相关政策，推动实景三维模型建设进程。

weixin_41746603·2022-11-30 18:05

python如何实现点云可视化交互——Open3D实例教程（获取所选点的信息）保姆级教学

其中对点云等三维模型进行可视化的功能在Python中显得非常方便。

ESRSchao·2022-11-30 13:21

Face3D学习笔记（6）3DMM示例源码解析【下】从二维图片的特征点重建三维模型

写在前面为了保证整个示例项目更加直观，方便理解，在展示一些函数的源码时会使用numpy版本进行展示，而在示例程序中并未使用numpy版本的库，在Cython版本与numpy版本出现差异的原码前会有标注，希望读者留意。3DMM实例程序的jupyter版本后续会更新，完全免费，欢迎大家下载在Face3d中的求解过程可以概述如下：(1)初始化α,β\alpha,\betaα,β为0；(2)利用黄金标准算

ESRSchao·2022-11-30 13:51

Face3D学习笔记（5）3DMM示例源码解析【中下】从二维图片的特征点重建三维模型——黄金标准算法

写在前面为了保证整个示例项目更加直观，方便理解，在展示一些函数的源码时会使用numpy版本进行展示，而在示例程序中并未使用numpy版本的库，在Cython版本与numpy版本出现差异的原码前会有标注，希望读者留意。3DMM实例程序的jupyter版本后续会更新，完全免费，欢迎大家下载源码解析在上一篇文章了解3DMM模型以及用随机的形状系数和表情系数生成面部网格进行3DMM模型的前向重建过程后进入

ESRSchao·2022-11-30 13:50

关于写模块Adobe PDF的案例演示

这些注释允许用户显示三维模型

fmechina·2022-11-30 07:21

【FME实战教程】003：FME读取地理空间数据（矢量、栅格、点云、三维模型、数据库、地理服务）大全

FME读取地理空间数据（矢量、栅格、点云、三维模型、空间数据库、地理服务）大全。

刘一哥GIS·2022-11-30 07:48

YOLO系列算法改进方法 | 目录一览表

文章目录YOLO系列算法改进方法|目录一览表一、注意力机制添加方法二、网络轻量化方法三、优化损失函数四、非极大值抑制五、“Transformer+CNN”结构六、特征融合方式改进七、优化锚框生成魔改YOLO

人工智能算法研究院·2022-11-30 07:43

深度学习：使用nanodet训练自己制作的数据集并测试模型，通俗易懂，适合小白

关于目标检测的模型有很多，nanodet模型小且轻量化，适合移植部署到硬件设备上，非常推荐学习这个模型。

佐咖·2022-11-30 01:26

博奥智源科技：孪生三维建模怎么开发？

涉及数字孪生三维模型根据场景面积大小和对模型材质、精细度等细节的需求可分为LOD3-LOD5共3个层级，其中项目建筑区域采用LOD4-LOD5层级进行精细化建模，建筑周边采用LOD3层级高仿真还原项目设计方案场景

高校网站建设群系统EduCMS·2022-11-30 01:36

Bilibili视频-知识蒸馏笔记

Bilibili视频-知识蒸馏笔记视频链接：【精读AI论文】知识蒸馏轻量化神经网络压缩已训练好的模型：知识蒸馏，权重量化，剪枝（权重剪枝、通道剪枝），注意力迁移直接训练轻量化网络：SqueezeNet,

刘皮狠·2022-11-30 01:30

稠密点云重建MVS——基于多视角深度图像

.局部视角图像序列选取方法2.深度与法向量优化算法基本概念极线搜索——查找图像中某个像素点在另一帧图像的对应像素点光度一致性——衡量两个模板的相似程度前言稠密点云重建主要介绍利用多视角的RGB图像重建三维模型的方法

A晨的博客·2022-11-29 11:01

Qt+OpenGL进阶教学之三维模型读取

Qt+OpenGL进阶教学之三维模型读取基于Qt+OpenGL的UR3机械臂仿真与控制系统（三）综述：本文介绍了如何读取一个.obj文件并将其用OpenGL绘制出来机械臂模型转.OBJ用到的模型文件可以在

mai0026·2022-11-28 20:42

百度框架下的最轻量化模型 PP-LCNet，Pytorch版本代码

近年来，有很多轻量级的骨干网络问世，尤其最近两年，各种NAS搜索出的网络层出不穷，这些网络要么主打FLOPs或者Params上的优势，要么主打ARM设备上的推理速度的优势，很少有网络专门针对IntelCPU做特定的优化，导致这些网络在IntelCPU端的推理速度并不是很完美。基于此，我们针对IntelCPU设备以及其加速库MKLDNN设计了特定的骨干网络PP-LCNet，比起其他的轻量级的SOTA

一名不想学习的学渣·2022-11-28 19:55

Visual Studio Code 开发 .NET Core 看这篇就够了

而且其轻量化，插件化以及跨平台的特性则是VS所不具备

IT技术分享社区·2022-11-28 16:55

使用Visual Studio Code开发.NET Core

而且其轻量化，插件化以及跨平台的特性则是VS所不具备的。而且VisualSt

浪里淘沙小白龙·2022-11-28 15:30

使用Visual Studio Code开发.NET Core看这篇就够了

而且其轻量化，插件

dz45693·2022-11-28 15:55

人工智能轨道交通行业周刊-第24期（2022.11.21-11.27）

--《田歆·华夏说》本期关键词：BIM应用、地铁控制中心、车辆检修智能化、模型轻量化、隧道通风1整理涉及公众号名单1.1行业类RT轨道交通中关村轨道交通产业服务平台人民铁道世界轨道交通资讯网铁路信号技术交流北京铁路轨道交通网上榜铁路视点

宗而研之·2022-11-28 07:57

目标检测中的知识蒸馏方法

目标检测中的知识蒸馏方法知识蒸馏(KnowledgeDistillationKD)是模型压缩（轻量化）的一种有效的解决方案，这种方法可以使轻量级的学生模型获得繁琐的教师模型中的知识。

Amber亮·2022-11-26 21:27

SOA 和微服务的主要区别：

SOA和微服务的主要区别：微服务剔除SOA中复杂的ESB企业服务总线，所有的业务智能逻辑在服务内部处理，使用Http（RestAPI）进行轻量化通讯。

小ccccc·2022-11-26 20:14

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

迷若烟雨·2022-11-26 19:22

知识蒸馏(Knowledge Distillation)

0.Introduction知识蒸馏（KnowledgeDistillation，简记为KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的

Q&Cui·2022-11-26 17:24

浅谈mobilenet网络在工业数据分类中的应用

来源：投稿作者：某一个名字编辑：学姐导语Mobilenet作为轻量化模型的代表，目前大量用于分类与语义分割中的特征提取，由于其很小的参数量，工业部署时在计算效率方面有着较大的优势。

深度之眼·2022-11-26 16:04

RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving

华为秦通本文贡献：提出了一种用于自动驾驶的轻量化定位框架，包括车端建图，云端维护、融合、压缩，以及用户端定位。

phy12321·2022-11-26 15:30

基于VS2017+OpenCV，C++搭建NanoDet-Plus轻量级目标检测模型并训练（一）

绪论官方GitHub地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet中文知乎地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/449912627性能如下图，在一众轻量化目标检测算法中是很有竞争力的

低空飞鱼·2022-11-26 11:40

BIM模型轻量化的方法总结

目录1、BIM轻量化方法概述2、BIM轻量化内容2.1构件信息提取2.2BIM模型合并2.3BIM模型分级

zyxzzz·2022-11-26 10:35

weak3 （数据增强、轻量化网络）论文阅读笔记

weak3（数据增强）论文阅读笔记论文阅读笔记一.数据增强方向四篇二.轻量化网络四篇三.目标检测方向四篇深度学习目标检测一.数据增强方向四篇1.TheEffectivenessofDataAugmentationinImageClassificationusingDeepLearning

qingyuan512·2022-11-26 10:32

【三维重建】Meshroom的安装及使用方法（Windows）

当合理拍摄一组照片时，Meshroom就可以根据这些照片建立物体及环境的三维模型。由于软件在不断更新，使用方法有了细微的差别。

Quentin_HIT·2022-11-26 02:19

目标检测pytorch报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

我的任务：目标检测，主干网络采用各类经典轻量化网络如mobilenet、shufflenet、ghostnet，neck部分采用修改后的yoloxneck，在训练前面几个epoch时会突然报如下错误：#

风语者和波波娃·2022-11-26 01:42

知识蒸馏——pytorch实现

轻量化网络知识蒸馏可以理解为轻量化网络的一个tricks，轻量化网络是深度学习的一个大的发展趋势，尤其是在移动端，终端边缘计算这种对算力和运算时间有要求的场景中。

Ap21ril·2022-11-25 17:52

基于车载激光LiDAR点云数据高效自动化提取电气化铁路既有线轨道及轨道中心线接触网铁路横断面地表三维模型DEM适用于地铁轨道交通数字孪生三维建模改扩建BIM规划设计适用于无人机机载LiDAR倾斜摄影

实景三维LiDAR/倾斜摄影点云为铁路轨道交通建设提供生产力更多相关信息公众号：Laser_Scanning这段视频内容给大家介绍一下如何进行点云数据的成果提取现在我们看到的这组数据是一段电气化铁路其中有轨道和周边的地形有接触网杆以及接触网首先看一下如何自动化高效率的提取轨道的信息现在我们看到的这个位置是俯视图这个位置是场景中顶端的这个位置的俯视我们在这儿截取了其中的一段截取呢比较容易可以获得我们

优案科技·2022-11-25 16:53

那些与三维激光扫描有关的建模

文章目录一、前言二、正文建模的方式正向设计建模参照点云数据逆向建模粗略参照式逆向建模精细参照式逆向建模基于点云数据直接建模基于照片建模建模的目的提升视觉及感观效果附加属性信息适用于承载平台数据轻量化存储打印输出远离建模误区见到点云就想建模一种建模方式打天下三

优案科技·2022-11-25 16:20

高效建立精准地表三维模型DEM，让勘测与设计专业更直接地完成三维设计工作。

让实景三维顺畅服务于高速公路市政道路BIM正向三维可视化设计更多相关信息公众号：三维激光扫描技术及应用大家好这段视频的录制是为了给大家提供一个实景三维数据能够顺畅应用的引导思路因为近几年经常会在行业内看到勘测和设计这两个专业之间总是不同程度地存在着难以填补的一些小空缺导致先进的实景三维技术迟迟没能良好的服务于这些专业领域专业之间的小空缺所指的是测绘人员拿到实景三维数据以后怎样才能够给设计人员提供合

优案科技·2022-11-25 15:16

vite创建vue+vue-router+vuex 项目

npminitvite@latest使用Yarn：yarncreatevite创建项目名字选择模板vanilla：原生js，没有任何框架集成vue：vue3框架，只支持vue3react：react框架preact：轻量化

想吃凤梨酥·2022-11-25 12:39

直接java调用tflite_Tensorflow Lite介绍

简介TensorflowLite是针对移动设备和嵌入式设备的轻量化解决方案，占用空间小，低延迟。TensorflowLite在android8.1以上的设备上可以通过ANNA启用硬件加速。

weixin_39802814·2022-11-25 08:16

Lightweight Single-Image Super-Resolution Network with Attentive Auxiliary Feature Learning

代码链接：https://github.com/wxxxxxxh/A2F-SR算法思路这篇文章是发表在ACCV2020上的一篇轻量化超分文章，算法的思想很简单，主要提出了一个注意力辅助特征学习模块（AttentiveAuxiliaryFeaturemodule

AI未来·2022-11-25 08:19

目标检测论文解读复现之二：基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法

目标检测论文解读复现文章目录目标检测论文解读复现前言一、摘要二、网络模型及核心创新点三、应用数据集四、实验效果（部分展示）五、实验结论六、投稿期刊介绍前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码

人工智能算法研究院·2022-11-25 08:48

Nerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程

这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍如何从0运行2020会议Nerf的Pytorch版本，让你自己动手渲染第一个三维模型。

出门吃三碗饭·2022-11-25 07:34

YOLOv5结合轻量化网络MobileNetv3

MobileNetv3继承了上两个版本的长处，引入了一些新颖的模块，并采用最新的神经网络架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术来自动寻找目标数据集上的最优神经网络结构。首先，MobileNetv3在原先block的基础上引入了通道注意力机制SE模块，目的是学习通道之间的相关性，为比较重要的通道添加更大的权重，使其更受模型“重视”，提高模型的性能。其次，Mobile

Taylor不想被展开·2022-11-24 23:47

树莓派4B搭建ros环境

ubuntu是比较亲和ros的系统，为做到轻量化，选择使用ubuntumate系统。

stone9528·2022-11-24 22:50

轻量化网络——ghostnet代码讲解

背景神经网络在移动设备上的应用还亟待解决，主要原因是现有模型又大又慢。因而，一些研究提出了模型的压缩方法，比如剪枝、量化、知识蒸馏等；还有一些则着重于高效的网络结构设计，比如MobileNet，ShuffleNet等。本文就设计了一种全新的神经网络基本单元Ghost模块，从而搭建出轻量级神经网络架构GhostNet。在一个训练好的深度神经网络中，通常会包含丰富甚至冗余的特征图，以保证对输入数据有全

apodxxx·2022-11-24 20:14

MobileNet V1论文记录及pytorch代码

2017年CVPR论文在此之前深度学习领域一直在不计成本的进行精度提升，到了2017年识别精度已经很高了，这方面的提升已经很难了，所以大家开始寻找其他方向，轻量化网络就是其中一个比较热门的方向轻量化网络的优势以及应用领域可以参考另一篇博客

麻花地·2022-11-24 15:31

我参加NVIDIA Sky Hackathon

环境安装基础环境：显卡驱动：sudoapt-getinstallnvidia-driver-515reboot切换独显：sudoprime-selectnvidiarebootminiconda(轻量化

mbws__·2022-11-24 14:48

【深度学习】ToMe：我的方法无需训练即可加速 ViT 模型｜搞懂Transformer系列

ToMe通过一种轻量化的匹配算法，逐步合并ViT内部的相似的tokens，实现了在基本不损失性能的前提下，大幅提升ViT架构的吞吐量。

风度78·2022-11-24 10:03

详细解读 | CVPR 2021轻量化目标检测模型MobileDets（附论文下载）

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1简介构建在深度卷积上的Invertedbottlenecklayers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。作者研究发现，正则卷积是一个强有力的组件，以提高延迟-准确性权衡目标检测的加速器，只要他们被放置在网络通过神经结构搜索。通过在搜

Tom Hardy·2022-11-24 09:51

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