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IGR:隐式几何正则化以学习形状

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简介:
简介:本文提出了一种名为IGR(Implicit Geometry Regularization)的方法,该方法通过引入隐式几何约束来改进形状学习过程。这种方法旨在增强模型对复杂形状结构的理解和生成能力,特别是在处理具有挑战性的几何细节时表现优异。它通过正则化技术将几何先验知识融入深度学习框架中,从而在三维形状重建、分割以及合成任务上取得显著效果。 IGR:用于学习形状的隐式几何正则化 该存储库实现了ICML 2020论文《学习形状的隐式几何正则化》中的方法。 IGR是一种深度学习技术,可以直接从原始点云中(无论是否有常规数据)学习出隐式的带符号距离表示。我们的方法通过优化网络以将输入点云作为边界条件来求解方程,从而找到SDF。尽管这种情况不适于直接求解,但来自优化过程的隐式正则化使我们能够聚焦到简单的自然解上。 安装要求 代码与Python 3.7和PyTorch 1.2兼容,并且还需要以下软件包:numpy、pyhocon、plotly、scikit-image和trimesh。 用法 表面重建 无论是否有法线数据,IGR都可以在给定点云的情况下用于单个曲面的重建。需要调整reconstruction / setup.json以适应输入点云。

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  • IGR
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    简介:本文提出了一种名为IGR(Implicit Geometry Regularization)的方法,该方法通过引入隐式几何约束来改进形状学习过程。这种方法旨在增强模型对复杂形状结构的理解和生成能力,特别是在处理具有挑战性的几何细节时表现优异。它通过正则化技术将几何先验知识融入深度学习框架中,从而在三维形状重建、分割以及合成任务上取得显著效果。 IGR:用于学习形状的隐式几何正则化 该存储库实现了ICML 2020论文《学习形状的隐式几何正则化》中的方法。 IGR是一种深度学习技术,可以直接从原始点云中(无论是否有常规数据)学习出隐式的带符号距离表示。我们的方法通过优化网络以将输入点云作为边界条件来求解方程,从而找到SDF。尽管这种情况不适于直接求解,但来自优化过程的隐式正则化使我们能够聚焦到简单的自然解上。 安装要求 代码与Python 3.7和PyTorch 1.2兼容,并且还需要以下软件包:numpy、pyhocon、plotly、scikit-image和trimesh。 用法 表面重建 无论是否有法线数据,IGR都可以在给定点云的情况下用于单个曲面的重建。需要调整reconstruction / setup.json以适应输入点云。
  • OpenCV_SVM训练识别
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    本项目采用OpenCV库中的SVM算法,旨在开发一个能够准确识别不同几何形状(如圆形、方形等)的模型。通过机器学习技术,该项目为图像处理和模式识别领域提供了有效的解决方案。 该工程基于OpenCV2.4.9和Visual Studio 2010搭建,下载后可直接运行。SVM训练的样本段落件也已包含在内。
  • (三角及圆)的分类数据集
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    本数据集包含多种大小和颜色的三角形、正方形及圆形图像,旨在支持几何形状识别与分类的研究。 几何形状分类数据集包含三个类别,每个类别代表一种不同的几何图形:三角形、正方形和圆形。每个类别的图像数量均为10000张,这些图像是通过生成方式获得的。
  • 基于SVM的OpenCV识别
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    本研究利用支持向量机(SVM)结合OpenCV库,开发了一种高效准确的几何形状自动识别系统,适用于图像处理和机器视觉领域。 实现基于SVM的几何形状识别项目使用了开发环境VS2013与OpenCV 2.4.13,并提供了完整代码及训练样本,用户下载后可以直接运行。该项目详细内容可参考相关博客文章。
  • 的点云:圆柱、长方体、圆锥、三棱体和圆
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    本研究探讨了规则几何形状的点云数据处理技术,涵盖圆柱、长方体、圆锥、三棱体及圆形等模型。通过精确建模与分析,提升三维重建质量。 规则图形点云包括圆柱、长方体、圆锥、三棱体以及圆形点云,这些模型以.pcd格式存储,可以直接使用CloudCompare.exe软件打开。它们适合用于测试点云算法。
  • 表达指南
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    《正则表达式学习指南》是一本全面介绍正则表达式的教程书籍,适合编程初学者和专业人士阅读。书中详细讲解了如何使用正则表达式进行文本匹配与处理,并提供了大量实用示例帮助读者快速掌握其应用技巧。 ### 正则表达式学习手册知识点总结 #### 1. 引言 正则表达式是一种强大的文本处理工具,能够帮助用户实现字符串的查找、替换等功能。其应用场景非常广泛,在编程领域中不可或缺。对于初学者来说,掌握基础概念尤为重要。 #### 2. 正则表达式基础规则 ##### 2.1 普通字符 - **定义**:普通字符包括但不限于字母、数字、汉字、下划线以及不具有特殊含义的标点符号。 - **示例** - 表达式 `c` 在匹配字符串 `abcde` 时,结果为成功,匹配到的内容为 `c`,位置从索引2开始至3结束(通常索引从0开始计算)。 - 表达式 `bcd` 在匹配字符串 `abcde` 时,结果为成功,匹配到的内容为 `bcd`,位置从1开始至4结束。 ##### 2.2 简单的转义字符 - **定义**:为了表示一些特殊字符如回车 (`r`)、换行 (`n`)、制表符 (`t`) 等,需要使用反斜杠 (``) 进行转义。 - **示例** - 表达式 `$d` 在匹配字符串 `abc$de` 时,结果为成功,匹配到的内容为 `$d`,位置从3开始至5结束。 - 转义字符还包括 `^`(匹配 `^` 符号)、 `$`(匹配 `$` 符号)和 `.`(匹配`.`符号)。 ##### 2.3 匹配多种字符的表达式 - **定义**:这类表达式能够匹配特定类别的字符中的任意一个。 - `d` 匹配数字 (0-9) 中的一个。 - `w` 匹配字母或数字或下划线 (A-Z, a-z, 0-9, _) 中的一个。 - `s` 匹配方框符,如空格、制表符等。 - `.` 匹配除换行符 `n` 外的任何单个字符。 - **示例** - 表达式 `dd` 在匹配字符串 `abc123` 时,结果为成功,匹配到的内容为 `12`,位置从索引3开始至5结束。 - 表达式 `a.d` 在匹配字符串 `aaa100` 时,结果为成功,匹配到的内容为 `aa1` ,位置从索引1开始至4结束。 ##### 2.4 自定义能够匹配多种字符的表达式 - **定义**:通过使用方括号 `[ ]` 可以定义一个自定义的字符集来匹配其中任意一个字符。 - `[abc]` 匹配 `a`, `b` 或 `c` 中的一个。 - `[^abc]` 则匹配除了 `a`, `b` 和 `c` 以外的任何单个字符。 - **示例** - 表达式 `[0-9][0-9]` 在匹配字符串 `123456` 时,结果为成功,匹配到的内容为 `12` ,位置从索引0开始至2结束。 - 表达式 `[a-z]` 在匹配字符串 `apple` 时,结果为成功,匹配到的内容为 `a`, 位置从索引0开始至1结束。 #### 3. 进阶内容 - **量词**:量词用于控制正则表达式匹配的次数,例如 `{n}`, `{n,}` 和 `{n,m}`。 - **预查和回顾**:非捕获性断言 `(?!...)` 和 `(?>...)` 用于检查是否满足某些条件而不实际捕获任何文本。 - **分组与引用**:通过圆括号 `()` 对部分正则表达式进行分组,并可以通过 `1`, `2`, ... 进行引用。 - **模式修饰符**:例如 `i` 表示忽略大小写,`g` 表示全局搜索等。 从以上总结可以看出,掌握正则表达式的高级应用需要在基础概念和规则的基础上逐步深入学习。对于新手来说,建议先从简单的实例开始练习,并不断实践以提高熟练度。
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    本项目提供了一个基于OpenCV库的几何形状识别解决方案,实现对图像中的圆形、三角形等基本几何图形进行检测和识别,并可添加自定义形状。通过图像处理技术自动标注形状信息,适用于自动化视觉系统和智能监控等领域。 可以获取摄像头图像并检测出图像中的轮廓,识别不同形状,并画出外轮廓进行标记。
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  • GNN_RL: 使用PyTorch库的强
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    GNN_RL项目结合了图神经网络与强化学习技术,基于PyTorch Geometric库开发,旨在探索复杂环境中的智能决策策略。 使用PyTorch几何库在强化学习框架上测试图神经网络的可行性,并采用具有美白基线的REINFORCE算法以及carpole-v1环境进行实验。此外,也可以考虑使用GATConv(图形注意力网络)作为备选方案。