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近年来,3D机器学习领域取得了巨大进展,它是一个融合了计算机视觉、计算机图形学和机器学习的跨学科领域。本文列举了最流行的16个3D机器学习数据集,可以利用这个将数据集中的3D模型文件转到你的算法需要的格式。

近年来,深度学习(DL)在解决图像分类、目标检测、语义分割等 2D 图像任务方面表现出了出色的能力。DL 也不例外,在将其应用于 3D 图形问题方面也取得了巨大进展。在这篇文章中,我们将探讨最近将深度学习扩展到单图像 3D 重建任务的尝试,这是 3D 计算机图形领域最重要和最深刻的挑战之一。

人工智能 (AI) 是目前 IT 行业最热门的话题,受到大型科技公司、大型企业和投资者的青睐。如果有人不参与 AI,他们就出局了。虽然“AI 泡沫”一词尚未公开使用,但街上的每个人都可能听说过 AI 将取代我们的工作(可能不会,但基于 AI 的工具已经让这一切变得更容易)。尽管这些预测在某种程度上是正确的,而且我们很可能正在见证一场革命,但我们仍然在这里,需要回答这个问题:我们如何才能控制 AI

OpenStreetMap 是每个人都可以编辑的世界地图。这意味着你可以纠正错误、添加新地点,甚至自己为地图做出贡献!这是一个社区驱动的项目,拥有数百万注册用户。这是一个社区驱动的项目,旨在在开放许可下向每个人提供所有地理数据。OpenStreetMap 数据是最新、最详细的可用空间数据库。因此,OSM 已成为希望在其应用程序和网站中使用地图数据的开发人员的流行资源。但是,将 OpenStreet

可视化是计算机科学的一个分支,致力于通过视觉表示来分析数据。科学可视化利用从工程、气候科学和生物医学等领域收集的数据的空间特性。科学可视化通过集成现代硬件来促进可视化分析,对计算机图形具有很强的依赖性,但最终是将数据转换为可以呈现的形式。此外,最终目标是能够洞察复杂的科学数据。1、科学可视化需要虚幻引擎下一代成像系统和模拟以前所未有的速度产生多维数据。这些数据集包含复杂的结构,很难仅使用显式几何或
PBR 是基于物理的渲染的首字母缩写。它试图通过模拟材料如何吸收和反射光,以模仿现实世界中的光流的方式产生视觉效果。最近的游戏引擎由于其逼真的效果而越来越多地使用 PBR 纹理。对于实时渲染,它们被认为是真实世界场景的最佳近似值。推荐:用快速搭建可编程3D场景为了创建效果,大多数渲染引擎都有其独特的工作流程。但是,PBR 纹理在不同的软件中创建相同的效果。因此,除了逼真的质量外,将项目导出到另一个

信息提取(information Extraction)是从文本或文档集合中自动检索与特定主题相关的特定信息的过程。这通常涉及自然语言处理技术的使用。使用自然语言处理来提取信息通常会导致构建复杂的逻辑,这些逻辑有时非常具体并且不能很好地概括。好吧……但是我们在谈论什么复杂的逻辑呢?复杂的逻辑可能涉及技术,例如尝试设计可以解析某些类型文档的模块。

NURBS 是一种使用曲线创建可修剪和对齐的矩形面片的方法。等等!就是这样?我一直以为 NURBS(非均匀有理基样条)比上面的线复杂得多!其实不是。这当然是一个实用的定义,有许多工具或工具组合可以以不同的形式完成同一件事,这可能需要一段时间才能习惯,但原理相当简单。曲线创建/修改。矩形表面创建/修改。布尔/相交/投影操作。对齐工具。对齐可以使 2 个面片或曲线看起来无缝地融合在一起。测量和评估工具

在机器学习实验领域,调整超参数类似于微调复杂机器的旋钮和刻度盘。这些参数通常很微妙但至关重要,能够显著影响我们模型的性能和行为。WandB(权重和偏差 ) 是一个强大的在线工具集,旨在简化模型训练、评估和分析的过程。随着我们开始探索,我们将揭示超参数的本质,这些关键变量决定了我们的机器学习模型的行为和功效。通过 wandb 的视角,我们将深入研究跟踪这些参数、可视化模型性能以及将实验无缝集成到我们

推荐:用快速搭建可编程3D场景。AEC(建筑、工程、施工)行业的BIM 技术,允许在实际施工开始之前虚拟地建造建筑物;这带来了许多有形和无形的好处:减少成本超支、更有效的协调、增强决策权等等。对于一些公司来说,采用 BIM 是需要克服的一大障碍,许多公司仍在苦苦挣扎。但现在我们看到行业出现了另一个新趋势:人工智能。我们不要害怕,仔细看看它。它比你想象的要简单!在本文中,我将展示我的硕士论文,题为“
