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由于3D相机采集到的数据通常通过Tiff格式的深度图进行显示或者保存。
Asymmetric Student-Teacher Networks for Industrial Anomaly Detection
解决：将tiny-cuda-nn及其子模cutlass、fmt块都转移到gitee，然后在tiny-cuda-nn的.gitmodules中修改子模块链接。再安装torchvision，注意还是用上面那条完整安装命令，否则有依赖问题。踩坑：github连接不稳定，尤其代码中还包含子模块（其它代码）的情况。当然，前提是已经安装显卡驱动、cuda(11.8)和cudnn。解决：复制下载whl链接，用迅
gazebo中创建双目相机，使用elas_ros库或者stereo_image_proc库计算深度图，rviz中订阅PointCloud2后，只显示一个点的解决方法
来源丨将门创投点击进入—>3D视觉工坊学习交流群本文提出了一种基于MAE的跨模态交互式自编码器PiMAE，PiMAE同时具有强大的3D点云和RGB图像特征提取能力。作者通过三个方面的独特设计来促进多模态学习过程中的交互效果。并对提出的PiMAE进行了广泛的实验，该框架在多个下游任务上都展示出了非常出色的性能提升效果，这也侧面表明MAE模式在基础视觉感知任务上仍然不过时，具有进一步研究的价值。
复现的是一篇关于人体高斯的论文，项目仓库，对应的paper是2024cvpr的HUGS，论文的效果是利用相机拍摄的一段视频，把视频中的人和场景拆分出来，分别进行3D建模。
相机标定原理可查看张正友相机标定的论文，圆点检测原理可查看opencv的相关文档。标定板使用白底黑圆点标定板。（欢迎进Q群交流：874653199）cpp文件circleGridCalibration.cpp。头文件circleGridCalibration.h。测试demo main.cpp。转载请声明来源，免费内容请勿收费。
下图是论文的结构图，xqscαfxqscαf,q, s表示的是四元组表示的旋转平移，f是语义特征。语义的渲染方式跟图像的渲染方式一样。只不过如果直接渲染高位的SAM或者CLIP特征的话，维度会很高，这就会造成基础管线并不支持 这样的操作。为了简化问题，语义特征先优化一个低维的语义特征，然后进行升维。升维的信息用2d的基础模型进行监督。通过训练优化后语义信息就潜入到f中。也许我们可以找到新的方式来优
unity 物体高亮效果实现
torch-points3d是一个点云工具箱，里面集成了分割检查分类等一系列点云网络，我们需要使用的时候可以直接调用他们，就可以一键运行他们，非常方便。但是这个是在linux里面安装会比较方便，windows无法直接安装上去，需要一些安装经验才能安装上去。下面分步骤分享一下我的安装经验：1. VC2017安装这个库需要编译c语言的代码，所以要安装VC2017。有2019的需要卸载了装这个版本的。2
所谓运镜 Camera Movement，就是在一个镜头中通过移动摄像机机位，或者改变镜头光轴，或者变化镜头焦距所进行的拍摄。常规的运镜方式可归纳为八个字：推、拉、摇、移跟、升、降、甩几乎所有的运镜方式都应该与人类观察世界的方式一样或者类似。当然，为了达到戏剧性效果也常有例外。视频拍摄时应综合使用这些运镜方式，才会使得画面更生动丰富、情绪表达更准确到位。静止Static摄像机在固定位置上完全不..
近日国内大厂腾讯开源了最新首个同时集成文生和图生的3D开源模型，该框架是一个统一的框架，可以被应用于文本到3D和图像到3D的生成。框架包含轻量版和标准版两个版本，都支持文本和图像条件的3D生成。同时框架采用了2阶段生产方法：• 在保证质量和可控的基础上，仅需10秒即可生成3D物体。在第一阶段，采用了一种多视角扩散模型，轻量版模型能够在大约4秒内高效生成多视角图像。• 这些多视角图像从不同的视角捕捉
这套注释流程结合了真实场景和仿真环境的优势，通过规则算法和人工审核，确保生成的问答数据高质量且多样性。两种方法相辅相成，为GVQA任务提供了全面的数据支持。这部分明确了DriveLM项目的任务设定、数据支持和评价方法，并提供了研究框架的全景图。这一部分系统地定义了GVQA任务的核心——通过图结构建模问答对及其逻辑依赖，涵盖从感知到规划的完整推理过程。同时，为行为和运动提供了具体的数学描述，为后续建
EasyNet: An Easy Network for 3D Industrial Anomaly Detection
3D Gaussian splatting has achieved very impressive performance in real-time novel view synthesis. However, it often suffers from over-reconstruction during Gaussian densification where high-variance i
本文整理自西安交通大学软件学院祝继华老师的计算机图形学课件，请勿转载文章目录常用颜色模型RGB颜色模型CMY颜色模型HSV颜色模型常用颜色模型颜色模型：某个三维颜色空间中的一个可见光子集，包含某个颜色域的所有颜色用途：在某个颜色域内方便地指定颜色；在某种特定环境中对颜色的特性和行为的解释方法；没有一种颜色模型能解释所有的颜色问题，可使用不同模型帮助说明所看到各种颜色特征不同场景常用颜色模型彩色CR
知微传感3D相机应用例程
在此仅做翻译（经过个人调整，有基础的话应该不难理解），有时间会有详细精读笔记。多目标跟踪(MOT)旨在估计视频帧内物体的边界框和身份。检测框是二维和三维MOT的基础。检测分数不可避免的变化会导致跟踪后的目标缺失。我们提出了一种分层的数据关联策略来挖掘低分检测框中的真实目标，缓解了目标缺失和轨迹碎片化的问题。简单而通用的数据关联策略在2D和3D设置下都显示了有效性。在3D场景中，跟踪器更容易预测世界
利用先进的文本到图像生成模型（如 Flux），设计描述性提示语，确保在「区域、服饰、体型、年龄、性别」等维度上实现均衡采样，从而生成 10 万张高质量全身人体图像（经过人工筛选，保留 90K 张合成图像，并融合 10K 张真实图像）。同时，结合动画技术，该模型还可以实现视频中的身份替换等应用，展现出极高的实用价值。基于生成的全身图像，通过训练多视角视频生成模型（MVChamp），再结合 SMPL-
AI视频行为识别之3D-SlowFast测试实践安防智能行为识别定义及理解开源数据集算法模型基于深度学习的方法C-3D开源项目实战1.视频分析模型（行为识别）：C3D工作流程网络结构3D卷积和池化kernel 的时间深度2.视频行为识别ActionRecognition：SlowFast与Two Stream、C3D的区别测试使用的数据集测试及代码理解1、环境部署（打包成镜像后续可以使用）2、运行
在FinePOSE中，这种模型的应用细节体现在其能够处理单目三维人体姿态估计中的模糊性和遮挡问题，从而减少预测中的不确定性和误差。具体来说，FinePOSE利用扩散模型从嘈杂的初始3D姿态重建正确的3D姿态，这有助于解决由于深度模糊和遮挡引起的不良姿态问题。总结来说，FinePOSE通过结合扩散模型的强大生成能力和深度学习的高效特征提取能力，提供了一种新的视角来解决3D人体姿态估计的问题。这种方法
我主要是参考了来撰写本篇文章，仅作为个人学习笔记参考使用。
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！点云序列通常用于在自动驾驶等应用中准确检测3D目标，当前性能最好的多帧检测器大多遵循Detect and Fuse框架，该框架从序列的每一帧中提取特征并将其融合以检测当前帧中的目标。然而，这不可避免地导致许多冗余的计
我们介绍了一种网络，可以从单张图像直接预测道路场景中车道的3D布局。这项工作首次尝试使用车载传感设备来解决这一任务，而不假设已知的恒定车道宽度或依赖预先映射的环境。我们的网络架构，3D-LaneNet，采用了两个新概念：网络内逆透视映射（IPM）和基于锚点的车道表示。网络内IPM投影在常规图像视图和俯视图中促进了双重表示信息流。基于每列锚点的输出表示使我们能够采用端到端的方法，取代了常见的聚类和离
Fcaf3d论文阅读
【代码】pytorch3d 安装报错 RuntimeError: Not compiled with GPU support pytorch3d。
本文是阅读单目 3D 目标检测论文 SMOKE 后的记录，首先简单介绍了 SMOKE 这篇论文的工作，然后简要地介绍了其网络结构以及损失函数，最后展示该方法的检测结果
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取>>点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群论文作者|自动驾驶Daily编辑 | 自动驾驶之心近来在 Arxiv 读到一篇纯视觉环视感知的新工作，它延续了 PETR 系列方法，主要关注如何解决纯视觉感知的远距离目标检测问题，将感知范围扩大到150m。文章方法和结果有相当的借鉴意义，所以试着解读一下。原标题...
使用blender，Carla UE4 editor 实现导入多轴车辆进入Carla当中
“点云与图像融合”主要作为一种综合工程手段应用在3D目标检测（包括但不限于：车道线识别、距离估算、有遮挡的目标识别）等自动驾驶领域。然后，一图梳理3D目标检测的发展脉络，包括：基于图像、点云、融合的检测方法。最后，给出了点云与图像融合的可行研究方向：将点云与图像融合的方法引入对特殊3D目标的检测，专供特定情况下的目标检测；研究全天候全时段的目标检测算法，将融合作为一种保证机制；将点云与图像融合作为
RADIANT
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫
以前写过mmdetection3d中的可视化，但mmdetection3d更新后代码已经不适用了，正好我把我的工作全转移到新版mmdetection3d上来了，因此重新写了一下推理结果可视化。我们已经得到了整个数据集，那么我们就可以使用数据集中的任意一条数据进行推理，根据这个思路，我们也能很方便的推理完整个数据集。我用jupyter实现，首先需要确保jupyter的工作路径在mmdetection
前SOTA和现SOTA的比较，BEVFormer、BEVDepth
与二维图像数据相比，对 3 维模型的机器学习研究并不多。大多数机器学习和深度学习模型都使用 numpy 数组作为数据类型。虽然点云数据可以作为 numpy 数组导入，但是当 3D 模型转换为点云时，空间信息会丢失。点云只是空间中的一组数据点，其中每个点都有其一组 X、Y 和 Z 坐标。当点云被转换为 3 维 numpy 数组时，空间信息被恢复。一个 3 维 numpy 数组就像一堆 2D 图像，其
题目：PersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer。
论文《Multiple View Geometry Transformers for 3D Human Pose Estimation》主要探讨了如何利用多视角几何信息来提升Transformer在三维人体姿态估计中的表现。这项研究由多伦多大学、东南大学和微软联合提出，并将在CVPR 2024会议上发表。该论文的核心贡献在于提出了一种名为MVGFormer的混合模型，该模型结合了几何模块和外观模块
如何从colmap到3D gaussian
NeRFStudio 是NeRF/3DGS研究和开发的集成平台。提供了一个用户友好的界面和一系列工具，帮助研究人员和开发者更高效地构建、训练和评估 NeRF 模型。
本次分享我们邀请到了香港理工大学AiDLab在读博士彭季华，为大家详细介绍他们的工作：KTPFormer: Kinematics and Trajectory Prior Knowledge-Enhanced Transformer for 3D Human Pose Estimation直播信息时间2024年5月27日(周一)晚上20：00主题CVPR'24 | KTPFormer: 3D人体姿
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前言点云简单来说就是3d坐标下一个个点组成的数据，每个点可以包含x,y,z，颜色、分类值、强度值、时间等等信息。点云是3d数据的表示形式之一。1. open3d.geometry.PointCloudopen3d中用来表示点云的数据结构。pointcloud对象包含了很多处理点云的成员方法，如点云体素下采样，点云上色等等。pointcloud的静态字段有：colors ：numpy数组数据，用来保
Multimodal Virtual Point 3D Detection论文阅读
NEF: Neural Edge Fields for 3D Parametric Curve Reconstruction from Multi-view Images 全文翻译
在3D感知领域，包括3D目标检测在内，显式重建和隐式重建是两种不同的方法来表示和处理三维数据。它们各自有优势和局限，适用于不同的场景和需求。
致力于研究以智慧城市、智能交通、智能汽车（SCSTSV）为核心理念的未来城市智能共享出行架构及智能共享运载工具，并在此基础上不断探索基于使能赋能融合一体化技术的高级智能网联汽车在各种复杂城市场景下实现更高效、更安全的协同网联驾驶（CCAD）和协同网联运载（CCAM）。团队在构建基于高度建模的网络分支与基于深度建模的网络分支的基础上，提出通道注意力图像视角融合和交叉注意力鸟瞰视角融合的两阶段融合架构
重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。答：这是引擎没接到任务。检查下引擎目录和任务目录是否一致，或者重新提交下任务。
Basler Tof 3D相机驱动软件介绍
Geng J. Structured-light 3D surface imaging: a tutorial[J]. Advances in Optics and Photonics, 2011, 3(2): 128-160.(截止2022/3/18日该文被被引用1460次) 该文回顾了3D表面成像技术的进展，重点介绍了基于结构光的非接触式3D表面测量技术、数字光投影技术提供的高速和高分辨率模
错误描述在跑 VIBE 时，使用了不带显示器的 Centos 服务器， 在使用 pyrender 进行 offscreen 渲染时报错 error=12996，具体如下：Traceback (most recent call last):File "demo.py", line 416, in <module>main(args)File "demo.py", line 278, in
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