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三维输出损耗

是指在三维图像或视频传输过程中由于各种因素导致的信号质量下降或数据丢失的现象。这种损耗可能会导致图像或视频的清晰度降低、色彩失真、运动模糊等问题。

三维输出损耗的主要原因包括传输介质的限制、网络带宽的限制、编码和解码算法的不完善、传输过程中的噪声干扰等。为了减少三维输出损耗，可以采取以下措施：

优化传输介质：选择高质量的传输介质，如光纤，以提供更大的带宽和更稳定的传输性能。
提高网络带宽：确保网络带宽足够大，能够满足三维图像或视频的传输需求。
优化编码和解码算法：采用高效的编码和解码算法，以减少数据传输过程中的压缩损失，并提高图像或视频的质量。
降低噪声干扰：采取适当的噪声抑制技术，如滤波和降噪算法，以减少传输过程中的干扰对图像或视频的影响。

三维输出损耗的应用场景包括三维电影、虚拟现实、增强现实等领域。在这些场景中，高质量的三维图像或视频对于提供沉浸式的视觉体验至关重要。

腾讯云提供了一系列与三维输出相关的产品和服务，包括：

腾讯云视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）：提供了丰富的视频处理功能，包括视频转码、视频剪辑、视频拼接等，可以帮助用户优化三维视频的输出质量。
腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）：提供了图像识别、图像分析等功能，可以用于对三维图像进行处理和优化。
腾讯云CDN（https://cloud.tencent.com/product/cdn）：提供了全球分布式的内容分发网络，可以加速三维图像或视频的传输，减少输出损耗。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以更好地处理和优化三维输出，提供更好的用户体验。

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ECCV | Pixel2Mesh：单目彩色相机重建三维模型

该paper是由普林斯顿大学3个英特尔实验室4个复旦大学数据科学学院以及5个腾讯人工智能实验室研究员合作的。来自于复旦大学计算机科学学院上海市智能信息处理重点实验室。该论文已经投中ECCV2018。

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据统计，2021年，我国分布式光伏年度新增规模约2900万千瓦，突破新增光伏发电装机的50%，约占55%，发展势头强劲。

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美NIST研制出可模拟神经网络的硅光芯片

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学界 | 上海交大金贤敏团队实现最大规模光量子计算芯片：模拟量子计算翻开新篇章

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CPEM：通过身份一致性和表情独占约束实现精确的面部运动重定向

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去年十月份，小豆芽介绍过Intel研发的用于CPO产品的可插拔光连接器（Intel的可插拔硅光连接器）。当时Intel并没有透露具体技术细节，小豆芽做了一些猜想。最近Intel在JLT期刊上发布了该连接器的最新进展，揭开了神秘面纱，展示了更多的技术细节。总体来说，其方案的确是通过玻璃波导与硅光芯片进行耦合，再通过机械方式与玻璃波导对准，但在具体的技术细节上与我之前的猜想有些偏差。

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Point clouds acquired from range scans are often sparse, noisy, and non-uniform. This paper presents a new point cloud upsampling network called PU-GAN, which is formulated based on a generative adversarial network (GAN), to learn a rich variety of point distributions from the latent space and upsample points over patches on object surfaces. To realize a working GAN network, we construct an up-down-up expansion unit in the generator for upsampling point features with error feedback and self-correction, and formulate a self-attention unit to enhance the feature integration. Further, we design a compound loss with adversarial, uniform and reconstruction terms, to encourage the discriminator to learn more latent patterns and enhance the output point distribution uniformity. Qualitative and quantitative evaluations demonstrate the quality of our results over the state-of-the-arts in terms of distribution uniformity, proximity-to-surface, and 3D reconstruction quality.

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从大规模的数据中进行预训练，在计算机视觉中得到了广泛应用，也是在特定任务上得到高性能模型的基础。

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1、3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey 自动驾驶被认为是保护人类免遭严重车祸的最有前途的方法之一。为此，三维目标检测是感知系统的核心基础，特别是在路径规划、运动预测、避碰等方面。一般来说，立体或单目图像中相应的三维点云已经是三维目标检测的标准布局，随着提供准确的深度信息，点云越来越普遍。尽管已有的努力，点云上的3D目标检测仍然处于起步阶段，原因是点云本质上高度稀疏和不规则，相机视图和激光雷达鸟瞰图之间的不对齐视图的模态协同，遮挡和规模变化在长距离等。近年来，在三维目标检测方面取得了深刻的进展，有大量的文献正在研究这一视觉任务。因此，我们将全面回顾该领域的最新进展，涵盖所有主要主题，包括传感器、基本原理和最新的最先进的检测方法及其优缺点。此外，我们将介绍度量并提供流行公共数据集的定量比较。未来工作的途径将在对调查工作进行深入分析后审慎地确定。最后，对本文进行了总结。 2、One Million Scenes for Autonomous Driving: ONCE Dataset 当前的自动驾驶感知模型因严重依赖大量注释数据来覆盖不可见的案例和解决长尾问题而臭名昭著。另一方面，从未标记的大规模收集数据中学习、逐步自我训练的强大识别模型越来越受到关注，可能成为下一代行业级强大、鲁棒的自动驾驶感知模型的解决方案。然而，研究领域普遍存在着现实场景中必不可少的数据不足的问题，这阻碍了未来全/半/自我监督的三维感知方法的探索。在本文中，我们介绍了用于自动驾驶场景的三维目标检测的ONCE(一百万场景)数据集。 ONCE数据集包括100万个激光雷达场景和700万个相应的相机图像。数据来自144个驾驶小时，比现有最大的3D自动驾驶数据集(如nuScenes和Waymo)长20倍，数据来自不同的地区、时间段和天气条件。为了便于未来利用无标记数据进行3D检测的研究，我们另外提供了一个基准，在此基准上我们在ONCE数据集上再现和评估各种自我监督和半监督方法。我们对这些方法进行了广泛的分析，并提供了与使用数据规模相关的有价值的观察结果。 3、SODA10M: Towards Large-Scale Object Detection Benchmark for Autonomous Driving 为了促进一个真实的、不断发展和可扩展的自动驾驶系统，我们提出了一个大规模的基准，通过学习原始数据，对不同的自我监督和半监督方法进行标准化评估，这是迄今为止第一个也是最大的基准。现有的自动驾驶系统严重依赖“完美的”视觉感知模型(如检测)，这些模型使用大量标注数据进行训练，以确保安全。然而，在部署一个强大的自动驾驶系统时，要对所有场景和环境(例如夜晚、极端天气、城市)都精心标注是不现实的。基于自监督和半监督学习的强大发展，通过协同开发大规模无标记数据和少量标记数据学习鲁棒检测模型是一个很有前途的方向。现有的数据集(如KITTI、Waymo)要么只提供少量的数据，要么覆盖了有限的领域，并进行了完整的注释，阻碍了对大规模预训练模型的探索。在这里，我们发布了一个用于自动驾驶的大规模目标检测基准，名为SODA10M，包含1000万张未标记图像和20K张标记了6个代表性目标类别的图像。为了提高多样性，图像每10秒采集一次，在32个不同的城市中，在不同的天气条件下，时间段和场景。我们提供了广泛的实验和深入的分析现有的监督的最先进的检测模型，流行的自我监督和半监督方法，以及一些关于如何开发未来的模型的见解。 4、MODETR: Moving Object Detection with Transformers 运动目标检测(MOD)是自动驾驶系统的一项重要任务。 MOD通常通过融合了外观和运动线索的双流卷积结构处理，而没有考虑空间或运动特征之间的相互关系。在本文中，我们通过跨越空间流和运动流的多头注意机制来解决这个问题。我们建议MODETR; 一个运动物体检测Transformer网络，包括空间和运动形态的多流变压器编码器，和一个物体变压器解码器，使用集合预测产生运动物体的边界盒。整个体系结构使用双向损耗进行端到端训练。本文探讨了将运动线索与Transformer模型结合的几种方法，包括双流RGB和光流方法，以及利用序列信息的多流体系结构。为了整合时间信息，我们提出了一种新的时间位置编码(TPE)方法来扩展空间位置编码(SPE)。我们将为此探索两种架构选择，即在速度和时间之间实现平衡。为了评估我们的网络，我们在KITTI MOD[6]数据集上执行MOD任务。结果表明，显著的5%地图的Transformer网络MOD超过了最先进的方法。此外，提出的TPE编码比SPE基线提供了10%的mAP改进。 5、Multi-Modal 3D O

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【AAAI】四篇好文简读-专题8

在本文中，作者提出了一种在线聚类方法，称为对比聚类(CC)，它明确地执行实例级和集群级的对比学习。具体来说，对于给定的数据集，通过数据增广构造正实例对和负实例对，然后投影到特征空间中。其中，在行空间和列空间分别进行实例级和簇级的对比学习，方法是将正对相似度最大化，将负对相似度最小化。作者的关键观察是，特征矩阵的行可以被视为实例的软标签，相应地，列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化实例级和集群级的对比损耗，该模型以端到端方式联合学习表示和集群分配。此外，该方法可以及时计算每个个体的簇分配，即使是在数据以流形式呈现的情况下。大量的实验结果表明，CC聚类算法在6个具有挑战性的图像基准上的性能显著优于17种竞争聚类算法。特别是，CC在CIFAR-10 (CIFAR-100)数据集上达到了0.705(0.431)的NMI，与最佳基线相比，性能提高了19% (39%)

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英伟达等研究人员开发新方法STEAL，使神经网络具有更精确的计算机视觉

Nvidia，多伦多大学和Vector人工智能研究所的研究人员设计了一种方法，更精确地检测和预测物体开始和结束位置。这些知识可以改进对现有计算机视觉模型的推理，并为未来的模型标记训练数据。

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关于CamBuilder构建数字港口可视化

在上篇中我们讲到了如何使用CityBuilder搭建3D可视化场景，今天我们着重讲使用CamBuilder构建数字港口可视化。注意哦，一个是CityBuilder，一个是CamBuilder。CityBuilder城市级别，CamBuilder园区级别。在两者的选择的上同学门可以自己考量或者咨询相关的人员。开始正题!

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用于形状精确三维感知图像合成的着色引导生成隐式模型 | NeurIPS2021

编译 | 莓酊编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真，这些方法引入了多视图约束作为正则化，以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展，但由于形状-颜色的模糊性，它们往往无法捕获准确的3D形状，从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中，来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性，它学习了一种改进的形状表示。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15

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NeurIPS 2021｜分子的三维构象集的扭转几何生成

今天给大家介绍的是NeurIPS 2021上一篇来自MIT的论文。在化学信息学和药物发现领域中，从分子图中预测分子的三维构象集具有关键的作用，但现有的生成模型存在严重的问题，这包括缺乏对重要分子几何元素的建模，优化阶段容易出现累积误差，需要基于经典力场或计算代价昂贵的方法进行结构微调。作者团队提出GEOMOL模型，一种端到端、非自回归和SE(3)不变的机器学习方法来生成低能分子三维构象的分布。利用消息传递神经网络(MPNN)捕捉局部和全局信息的能力，我们能预测局部原子的3D结构和扭转角，这样的局部预测即可用于计算训练损失，也可用于测试时的完整构象。作者团队设计了一个非对抗性的基于损失函数的最优传输来促进多样的构象生成。GEOMOL优于流行的开源、商业或最先进的ML模型，同时速度得到了显著提升。我们希望这种可微的三维结构生成器能对分子建模和相关应用产生重大影响。

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图扑智慧交通：数字化地铁大屏管控运维平台

车站运行管理效率亟待提升，为了最大限度得减少简单的人力投入，充分利用高科技手段提供智慧服务是新时代地铁治理的关键。

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数字孪生 3D 风电场，智慧风电之陆上风电

“十四五”期间，在传统产业数字化升级和绿色改造领域、绿色低碳城镇化和现代城市建设领域、绿色低碳消费领域，和可再生能源或电力系统建设等领域，总投资可以达到近 45 万亿，平均每年大约是 8.9 万亿，占到 2021 年全社会总投资的 16% 左右，这将是一个可观的投资增长动能。

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Adobe Dimensions 2021软件介绍+下载安装教程+DN全版本安装包

Adobe Dimensions 2021是一款基于计算机图形学（CG）技术的三维设计软件，该软件可以完美地将用户的想象空间转化为实际的三维立体模型。Adobe Dimensions 2021具有易用性和高效性，让用户轻松地进行创意三维设计。

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三维可视化数据中心机房监控管理系统

IDC（Internet Data Center，指互联网数据中心）行业有这样一句操作效率的名言："你无法控制没有经过测量的事物。"言外之意：要想减少能源浪费情况就必须从最基本的测量开始。但如果无法得知能源都用到了什么地方的话，管理人员就无法知悉将重点放哪。

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好文：天线基础知识

掌握天线基础知识非常重要，下面分享一篇译文，作者：Basu (VU2NSB)，主要讲解：

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美国施压荷兰对华禁售DUV光刻机，对我国芯片有何影响？

知情人士爆料，美国官员正在施压荷兰政府，将对华禁售的ASML光刻机从最先进的EUV扩展至相对成熟的DUV。光刻机是半导体制造的核心设备，研发难度较高，ASML目前是全球最大的光刻机供应商。如果荷兰政府同意该提议，这可能会对中芯国际和华虹半导体等中国芯片制造商造成不小的影响。旧款DUV光刻机，可生产7nm及以上制程工艺芯片，是制造汽车、手机、计算机乃至机器人所需的某些非先进芯片的最常用设备，在目前全球芯片短缺之际必不可少。

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多层氮化硅波导

这篇笔记延续上篇笔记关于氮化硅波导体系的讨论，整理下基于多层氮化硅波导体系的典型光器件。

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医学图像处理案例（五）——生成人体组织三维模型

在前面的文章中，我分享过关于生成3D人体模型的案例。不过那时还只是算法流程上的实现验证，当算法验证成功后，还需要将算法融入到软件界面（UI）上来呈现。

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Sovit3D港口三维可视化新一代5G智慧港口解决方案

在经济全球化的推动下，港口作为交通运输的枢纽，在促进国际贸易和地区发展中起着举足轻重的作用。随着港口信息化水平的不断提高，国内外许多港口都在尝试将大数据技术、云计算、物联网、可视化等相关信息技术应用于港口生产，数据应用的重点将从传统的数据电话管理转向深度数据挖掘应用。以数据资源为核心，打造港口信息枢纽，提供多层次、多元化边界、精细化服务，实现信息服务产业化，优化港口各环节运行，深化与客户的关系，提升提高港口企业的生产效率，服务港口。

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基于图像到UV Map映射的3D手部高保真重建网络（ICCV2021）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf

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Occupancy Networks：基于学习函数空间的三维重建表示方法

随着深度神经网络的到来，基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是，在3D中没有规范的表示，既能高效地进行计算，又能有效地存储，同时还能表示任意拓扑的高分辨率几何图形。

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基于图像到UV Map映射的3D手部高保真重建网络（ICCV2021）

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随着城市轨道交通运营规模的迅速扩展和信息化水平的不断提高，地铁车站作为市民出行的服务窗口、是地铁建设的重要基础、是运营管理的基本单元，面对不断加大的客运压力，车站运行管理效率亟待提升，为了最大限度得减少简单的人力投入，充分利用高科技手段提供智慧服务是新时代地铁治理的关键。

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图扑数字孪生助力智慧冷链园区实现大数据实时监控

近年来，业界学者及企业就智慧冷链物流展开深入研究，2010 年 IBM 发布的《智慧的未来供应链》研究报告中提出智慧供应链概念，并由此延伸出智慧物流概念，即智慧物流是以信息化为依托并广泛应用物联网、人工智能、大数据、云计算等技术工具，在物流价值链上的 6 项基本环节（运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送）实现系统感知和数据采集的现代综合智能型物流系统。

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基于RGB图像的单目三维目标检测网络：AM3D（ICCV）

本文介绍一篇基于RGB图像的单目三维目标检测的文章AM3D，该文发布于ICCV 2019《Accurate Monocular 3D Object Detection via Color-Embedded 3D Reconstruction for Autonomous Driving》。输入单幅RGB图像，输出三维Bounding Box信息。

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的卢深视户磊：大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验 | AI 安防峰会

近日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。

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基于深度学习的视觉三维重建研究总结

三维重建作为环境感知的关键技术之一，可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。现在每个人都在研究识别，但识别只是计算机视觉的一部分。真正意义上的计算机视觉要超越识别，感知三维环境。我们活在三维空间里，要做到交互和感知，就必须将世界恢复到三维。所以，在识别的基础上，计算机视觉下一步必须走向三维重建。本文笔者将带大家初步了解三维重建的相关内容以及算法。

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6G可能在2030年实现商用，元宇宙将与我们无缝衔接

8月9日，2022世界5G大会Tech Talk 2022—前瞻论坛正式召开，论坛以“创新驱动下的ICDT未来十年”为主题，围绕信息通信未来前瞻技术、5G下一步演进与6G、数字孪生、元宇宙等前沿领域，洞察技术发展趋势。6G具有卫星通信与地面移动通信融合、通信网络具备感知和自我学习进化等特点，届时万物智联、元宇宙、数字孪生等与我们现在物理世界无缝衔接。

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Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving

提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。

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Matlab基本语法6

三维数据可视化 1.三维图形 plot3(x,y,z):其中参数x,y和z都是具有相同的维数的向量或者矩阵 mesh()绘制三维网格图 surf()绘制彩色的三维曲面图 2.特殊三维绘图 cylind

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前沿 | 超越像素平面：聚焦3D深度学习的现在和未来

想象一下，如果你正在建造一辆自动驾驶汽车，它需要了解周围的环境。为了安全行驶，你的汽车该如何感知行人、骑车的人以及周围其它的车辆呢？你可能会想到用一个摄像头来满足这些需求，但实际上，这种做法似乎效果并不好：你面对的是一个三维的环境，相机拍摄会使你把它「压缩」成二维的图像，但最后你需要将二维图像恢复成真正关心的三维图像（比如你前方的行人或车辆与你的距离）。在相机将周围的三维场景压缩成二维图像的过程中，你会丢掉很多最重要的信息。试图恢复这些信息是很困难的，即使我们使用最先进的算法也很容易出错。

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CAD2007操作教程下

图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸，创建和命令图层，并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中，可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。（例如墙体或标注）

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快速单目三维人手和身体的运动捕捉回归与整合

人体动作的本质细微差别往往是通过肢体动作和手势的结合来传达的，但现有的单目动作捕捉方法大多侧重于身体动作捕捉而忽略手的部分，或者只关注手的动作捕捉而不考虑身体动作。在本文中提出了FrankMocap运动捕捉系统，可以估计三维人手和身体运动。

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C4D软件下载，三维建模动画设计Cinema 4D软件2023中文版下载安装

Cinema 4D (C4D) 是一款强大的三维制图软件，拥有众多功能和工具，广泛应用于电影、电视、游戏和广告等领域。本文将介绍C4D软件的主要功能、使用方法和实际案例，以探讨其在不同领域中的应用价值。

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基于脑功率谱检测飞行过程认知网络的脑机接口

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深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述

三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。

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Rhino7.27：专业三维建模软件，轻松打造复杂设计！+全版本安装包

Rhino7.27 是一款专业三维建模软件，它支持全平台去重，并且可以在 Windows 和 macOS 等操作系统下运行。该软件具有强大的三维建模和设计能力，可以帮助用户轻松打造各种复杂的设计。下面我将从不同的角度为大家介绍这款优秀的软件。

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