Advertisement

Pixel2Mesh(译文).pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
《Pixel2Mesh》是一篇关于从单张图片生成三维模型的论文,提出了一种创新的方法将图像直接转化为高质量的3D网格结构。 我们提出了一种端到端的深度学习框架,可以从单一色彩图像生成一个三角形网格的三维模型。实验结果表明,与现有技术相比,我们的方法不仅能够定性地生成细节更丰富的网格模型,还能实现更高精度的三维形态估计。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Pixel2Mesh).pdf
    优质
    《Pixel2Mesh》是一篇关于从单张图片生成三维模型的论文,提出了一种创新的方法将图像直接转化为高质量的3D网格结构。 我们提出了一种端到端的深度学习框架,可以从单一色彩图像生成一个三角形网格的三维模型。实验结果表明,与现有技术相比,我们的方法不仅能够定性地生成细节更丰富的网格模型,还能实现更高精度的三维形态估计。
  • Pixel2Mesh: PyTorch中的完整实现
    优质
    Pixel2Mesh 是一个利用PyTorch实现的深度学习框架,用于从单个图像中生成3D网格模型,提供了一个完整的解决方案来促进基于像素到网格转换的研究与应用。 像素网提供了Pixel2Mesh在PyTorch中的实现。此外还提供以下内容: - 重新训练的Pixel2Mesh检查点。 - 将预训练张量流模型转换为PyTorch格式,方便使用。 - Pixel2Mesh的一个修改版本,其骨干网络从VGG更改为ResNet。 - 澄清先前实施中的某些细节,并提供了灵活的培训框架。 当前版本仅支持在GPU上进行训练和推理。所需依赖项如下: Ubuntu 16.04 / 18.04 Python 3.7 PyTorch 1.1 CUDA 9.0(或10.0) OpenCV 4.1 Scipy 1.3 scikit-image 0.15 还需要一些小的依赖项,这些通常可以通过conda / pip安装最新版本即可。例如:easydict、pyyaml等。
  • AT24C02官方.pdf
    优质
    本PDF文档提供了AT24C02 EEPROM芯片的官方中文翻译资料,包含详细的产品规格、引脚说明及应用指南等内容。 AT24C02的原版翻译现已完成,内容详尽且无错误。
  • UMAT档翻.pdf
    优质
    《UMAT文档翻译》是一份详尽的技术文件译本,旨在为非英语使用者提供理解复杂UMAT材料的有效途径。该文档覆盖了广泛的术语和概念解释,便于读者深入学习相关技术内容。 黄永刚老师的本构模型值得详细阅读。对于研究CPFEM(晶格塑料有限元方法)的学者来说,可以借此机会进行更多交流。本段落编写了一个将单晶体塑性力学引入ABAQUS 有限元程序的材料用户子程序,并回顾了单晶体弹性和粘塑性的变形公式,涵盖了小变形理论和严格的有限应变及旋转理论描述。在单晶非弹性变形中,滑移面是关键因素,在这里我们假设它遵循施密特法则。此外,文中还引入了一些选项来处理滑移系内分解剪切应力与应变之间的各种强化关系。
  • PG021_Axi_DMA_中.pdf
    优质
    这份文档《PG021_Axi_DMA_中文翻译》提供了AxI DMA(直接内存访问)技术的详细中文解释和操作指南,适合需要了解该技术原理与应用的技术人员参考。 本段落介绍了AXI DMA v7.1的LogiCORE IP产品指南,该指南适用于Vivado Design Suite,并包括知识产权事实和目录。
  • PDF件.zip
    优质
    该文件包含多份PDF文档,内容涉及各种主题和语言的翻译资料,适用于学习、研究及跨文化交流等场景。 翻译后的PDF文件排版与原文一致,方便进行对比阅读。
  • UG480_7系列_XADC【_英中】.pdf
    优质
    这份PDF文档是《UG480_7系列_XADC》的手册中文翻译版,详细介绍了XADC(可配置模拟数字转换器)在各种硬件平台上的使用方法和相关技术细节。 Vivado的数模转换模块是用于将数字信号转换为模拟信号的重要组件。在设计过程中,该模块能够帮助工程师实现各种复杂的信号处理功能。通过使用Vivado工具进行开发和验证,可以有效地提高电路的设计效率与性能。
  • PDF及Python源码.zip:将PDF为中
    优质
    本资料包提供了一种方法,用于将英文PDF文档翻译成中文,并附带相关Python源代码。通过简单的操作步骤实现高效的文档翻译工作。 PDF翻译在IT领域尤其是学术研究、文档共享以及跨国合作中是一个常见的需求。Python作为一种强大且灵活的编程语言,提供了多种库和工具来处理PDF文件,并将其转换成中文。“PDF翻译,pdf翻译成中文,Python源码.zip”压缩包可能包含一个使用Python编写的PDF翻译解决方案。 了解PDF文件结构对于实现这一功能至关重要。PDF(Portable Document Format)是一种用于存储格式化文档的文件类型,它保留了原始布局和样式信息。由于这些文件通常包括丰富的文本、图像及排版细节,直接进行翻译不如处理纯文本那么简单。因此,需要借助特定库来解析PDF中的文本内容。 Python中常用的几个PDF处理库有PyPDF2、PDFMiner以及pdfplumber等。它们能够读取和提取PDF文档的文本信息,在本项目中最有可能使用的是PDFMiner,因为它提供了更精细的页面布局分析功能,有助于保持翻译后的格式一致性。 实现PDF文件翻译的核心步骤包括: 1. **安装所需库**:首先需要安装处理PDF内容的相关Python库(如PDFMiner)和用于网络请求操作的requests库。 2. **文本提取**:使用上述提及的一个或多个库读取并解析每个页面中的文本信息。这一步可能涉及复杂的结构分析,包括图像内的OCR识别及表格与列表等内容的处理。 3. **连接翻译服务API**:注册获取如Google Translate API、Microsoft Azure Translator或DeepL等第三方翻译服务商提供的API密钥,并在Python代码中进行相应配置。 4. **发送请求并接收响应**:将提取出的文字片段分批送至所选的翻译引擎,因为大多数API对单次处理的最大字符数有限制。使用requests库向这些服务提交POST请求,附带必要的认证信息和待翻文本。 5. **解析与存储结果**:接收到由翻译API返回的数据后(通常为JSON格式),需要对其进行适当的解析以提取出转换后的文字,并将它们保存到合适的数据结构中。 6. **整合输出**:根据原始PDF文件的页面布局及样式信息,重新组织和构建已翻译文本。可以利用如PDFMiner或PyPDF2这样的库来生成新的、包含中文内容的PDF文档。 7. **保存与分享**:最后一步是将新创建好的翻译版PDF文件进行存储,并视情况决定是否向他人分发。 压缩包中的Python源代码展示了如何实现上述流程。通过学习这些示例程序,你不仅能掌握利用Python对PDF文件的操作技巧,还能了解到怎样高效地使用API来完成复杂的任务处理需求。
  • RFC4271_中版.pdf
    优质
    本PDF文档为RFC 4271(边界网关协议BGP的规范)的中文翻译版本,旨在帮助中国读者更好地理解和应用互联网路由选择协议。 本段落探讨了一种自治系统路由协议——边界网关协议(BGP)。BGP的主要功能是与其他BGP系统交换网络可达性信息。这些信息包括一系列经过的自治系统的路径详情,足以构建AS间的连通图,并用于修剪路由环路和在AS级别上执行策略决定。BGP-4提供了一套支持无类别域间路由(CIDR)的功能,其中包括以IP前缀的形式公布一组目的地地址集合,并且摒弃了网络“类别”的概念。此外,BGP-4还引入了路由聚合机制以及对AS路径的汇总功能。