1.天工一刻一文看懂3D大模型“纯原生”3D生成方案与通用大模型思路类似,采用端到端方案,首先使用海量3D数据集训练大模型,然后以前馈(feed-forward)方案生成3D模型。 (“纯原生”3D大模型路径代表研究,来自论文《A Comprehensive Survey on 3D Content Generation》) 这一路径的代表玩家毫无疑问有OpenAI——Scaling Law与大模型领域的坚定支持者。https://www.csdn.net/article/2024-07-31/140813818

2.使用Python从2D图像进行3D重建过程详解使用Python从2D图像进行3D重建过程详解 2D图像的三维重建是从一组2D图像中创建对象或场景的三维模型的过程。这个技术广泛应用于计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域。 在本文中,我们将解释如何使用Python执行从2D图像到三维重建的过程。我们将使用TempleRing数据集作为示例,逐步演示这个过程。该数据集包含了在对象周围https://www.elecfans.com/d/2331603.html

3.3D目标检测数据集KITTI(标签格式解析3D框可视化点云转图像kitti 3D数据集的基本情况: KITTI整个数据集是在德国卡尔斯鲁厄采集的,采集时长6小时。KITTI官网放出的数据大约占采集全部的25%,去除了测试集中相关的数据片段,按场景可以分为“道路”、“城市”、“住宅区”、“校园”和“行人”5类。 传感器配置: https://developer.aliyun.com/article/1376108

4.MedMNIST:18个数据集开启2D+3D医学影像之旅,可免费下载MedMNIST v2医学图像数据集已经发布,相较 MedMNIST v1,MedMNISTv2新增了 2 个 2D 生物图像数据,以及 6 个 3D 生物医学图像数据。 在基于深度学习的人工智能和计算机视觉技术的快速发展下,医学影像分析领域得到了长足的发展,以至于深度学习成为医学图像分析领域中最核心的研究方式之一。医学影像分析中的数据模态、数据集https://www.shangyexinzhi.com/article/4332788.html

5.学习关于2D和3D姿势估计的知识阅读本文并不需要任何有关姿势估计的基础知识。本文从头到尾总结了有关姿态估计的所有关键点和重要主题。文章的开头包括什么是姿态估计以及为什么我们必须了解姿态估计。本文从头部、手部、人体、2D、3D 以及更多姿势估计中描述了多种姿势估计。之后,我们将使用各种公共数据集,用于使用流行算法进行姿势估计。 https://mp.ofweek.com/ai/a556714591307

6.MedMNIST:18个数据集开启2D+3D医学影像之旅,可免费下载机器之心该研究在验证集上采用早停法的 ResNet 为基线方法,对于 2D 数据集选取 ResNet18 和 ResNet50 分别在 28*28 和 224*224(从 28 分辨率进行插值放大)分辨率上进行测试;对于 3D 数据集,选取 2.5D、3D、ACS 卷积的 ResNet18 和 ResNet50 进行测试。同时,该研究还选取了三种自动机器学习模型 auto-sklearn、Authttps://www.jiqizhixin.com/articles/2021-11-04-6

7.MMdetection3dnuscenes数据集mob64ca14031c97的技术博客在这项工作中,我们的目标是通过增强基于激光雷达的算法来处理单个图像输入,从而弥合3D传感和2D传感在3D目标检测方面的性能差距。具体来说,我们进行单目深度估计,并将输入图像提升到点云表示,我们称之为伪激光雷达点云。然后我们可以用我们的伪激光雷达端到端训练一个基于激光雷达的三维检测网络。按照两阶段3D检测算法https://blog.51cto.com/u_16213628/11567377

8.thepairof2Dfaceimageanditscorresponding3DfaceThis repository contains the dataset including the pair of 2D face image and its corresponding 3D face geometry model. - Juyong/3DFacehttps://github.com/Juyong/3DFace

9.DAIR数据集中使用了三个坐标系:世界坐标系(UTM Coord.)、相机坐标系以及激光雷达坐标系。为了获得准确的2D-3D 联合标注结果,需要在不同传感器之间进行校准。 首先,通过棋盘格检测来对相机进行标定获得相机内参数。然后通过车辆定位模块进行 Lidar坐标系到世界坐标系的校准。对于世界坐标到相机坐标系的校准,首先将包含车道和http://thudair.baai.ac.cn/rope

10.与姿态动作相关的数据集介绍由于受到收集数据设备的限制,目前大部分姿态数据都是收集公共视频数据截取得到,因此2D数据集相对来说容易获取,与之相比,3D数据集较难获取。2D数据集有室内场景和室外场景,而3D目前只有室内场景。 ms coco 地址:http://cocodataset.org/#download 样本数:>= 30W https://www.jianshu.com/p/cfae23ae64f1

11.学习报告:机器人抓取中物体定位位姿估计和抓取估计算法综述基于对应关系的目标6D 位姿估计涉及在观察到的输入数据和现有完整 3D 对象模型之间寻找对应关系的方法。 当我们想基于2D RGB图像解决这个问题时,需要找到现有3D模型的2D像素和3D点之间的对应关系。然后通过 Perspective-n-Point (PnP) 算法计算出位姿信息。 当要从深度图像中提取的 3D 点云来进行位姿估计时,要找到https://www.scholat.com/teamwork/teamwork/showPostMessage.html?id=10653

12.NVIDIA赋能Cyanpuppets打造实时2D视频生成3D骨骼AI转换KIRI Engine 的核心价值不仅在于用更低的成本为 3D 开发者提供 3D 重建工具,更在于通过快速增长的用户在云端积累海量 3D 数据集。随着 AI 带来的创作变革,AI 生成 3D 模型将会是下一个生成式 AI 的主战场,而高度标准化的 3D 数据集是 AI 生成 3D 模型的必要条件。在生成式 AI 全面到来的时代,KIRI 正在面https://blogs.nvidia.cn/?p=84558

13.基于深度学习的医学影像处理(1)2D vs 3D 在医学影像领域,有些数据并不是单纯的二维图像,有大量的三维数据,比如MRI和CT数据。而深度学习的图像处理技术现在大多数还是针对二维图像而言的。如何对这些三维数据进行建模,并使用深度学习的方式进行训练,是一个非常有挑战性的事情。 (2)迁移学习 https://bmci.hdu.edu.cn/2022/0915/c7486a156946/page.htm

14.comsol后处理——结果分析和绘图教程.ppt2D绘图(huì tú)组和绘图(huì tú)类型 第十一页,共24页。 2D散射(sǎnshè)面和3D散射(sǎnshè)体在2D面或3D体上绘制(huìzhì)散点图 第十二页,共24页。 1D绘图(huì tú)组和绘图(huì tú)类型 第十三页,共24页。 切面(qiēmiàn)图 切面图需要将数据集和绘图组相结合 可以在1D、2D、3D点https://max.book118.com/html/2021/1022/7106063106004025.shtm

15.今日CV计算机视觉论文速览第128期Mon,10Jun2019特别是,CPD Net被证明具有理论上的保证,可以学习连续位移矢量函数,这可以进一步避免像以前的工作那样施加额外的参数平滑约束。我们的实验验证了CPD Net在各种2D 3D数据集上非刚性点集配准的出色表现,即使存在明显的位移噪声,异常值和缺失点。我们的代码是可用的https://www.cnblogs.com/Tom-Ren/p/11054595.html