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Meta Reality Labs开源最新三维基座模型,多视图大场景重建

通过全新的多视图解码器块和交叉视图注意力块机制,MV-DUSt3R + 可以直接从稀疏视图中重建复杂的三维场景。而且重建只需 2 秒钟! MV-DUSt3R + 是由 Meta 的严志程团队开发。...多视图解码器块:无需相机校准和姿态估计,处理任意数量的视图。 交叉视图注意力块:增强对不同参考视图选择的鲁棒性。...单阶段的设计不仅提升了计算效率,还降低了硬件资源的消耗,为实时三维场景重建在混合现实、自动驾驶、机器人导航等领域的应用铺平了道路。 多视图解码器块 无需相机校准和姿态估计,处理任意数量的视图。...即便是一些最新的学习方法,如 DUSt3R 和 MASt3R,也只能处理两视角重建,并需要在后续步骤中进行全局优化来对齐多视角信息。这种方法在处理大场景和稀疏视角输入时,表现出明显的局限性。...这使得 MV-DUSt3R+ 能够适应各种实际应用场景,从小型单房间到大型多房间甚至室外场景,均能实现高质量的三维重建。 交叉视图注意力块 增强对不同参考视图选择的鲁棒性。

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3dslicer使用教程_c4d视图设置

置中 将3D视图放于场景的中央位置,同时使图像被包含入3Dcube中 放大 缩小 切换投影方式 将会在直角投影和透视投影两种投影方式之间进行切换,并进行相应的绘制,呈现不同的3D视图 视图旋转 3D视图会以一定速率绕上下轴进行旋转...视图摆动 3D视图会以一定速率绕上下轴进行左右摆动 显示标尺 只有在直角投影方式下才会使能该选项,可以在3D视图中插入标尺标注长度大小 方向标志 在3D视图中显示3D方向标志,标识RAS方向。...图像混合 切面间距和视场设置 可以自动设置或者手动设置该视图中切面的间距和视场范围(FOV) 图像旋转 显示方向标识 可以选择在slice viewers视图中显示方向标识,与三维的方向标识类似,可以设置不同类型的方向标识和大小...最后给出了当前Red视图中切片间距。 第二行显示LabelMap层的信息,首先给出的是LabelMap层加载的体数据名称。然后给出鼠标索引处在该Volume的IJK坐标。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    如何在Bash Shell脚本中使用`exec`命令?

    本文将详细介绍如何在Bash Shell脚本中使用exec命令,并提供一些常见的用例和示例。...下面我们将介绍几个常见的使用 exec 命令的场景:替换当前 Shell 进程在Bash Shell脚本中,您可以使用 exec 命令替换当前的Shell进程。...以下是一个示例,展示如何在脚本中使用 exec 命令替换Shell进程:#!...通过使用 exec 命令并提供不同的命令解释器作为参数,您可以在脚本中切换到不同的解释器环境。以下是一个示例,展示如何在脚本中切换到Python解释器:#!...本文介绍了在Bash Shell脚本中使用 exec 命令的基本语法和用法,并提供了几个常见的使用场景和示例。使用 exec 命令可以帮助您管理进程、切换解释器、重定向输入输出等。

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    ps切图必知必会

    吸字体颜色等操作),利用web技术(html+css+javascript)实现静态页面的布局(无论是pc端网站,还是手机网站还是web app都是这么一个流程) 如何使用PS工具软件对文件进行操作 清除参考线(视图...整体移动图片),空格键(按住不放,拖动鼠标,可以实现图片的移动) 自由变换(ctrl+T):想要抹掉图片的文字或者图片等 缩放(ctrl+放大,ctrl-缩小,Alt+滚轮实现放大和缩小的操作) 简单 操作过程如gif...,信息(F8),即可,放大缩小(ctrl+,ctrl-)或者按住Alt键不放,滚动滚轮向上滚(放大),向下滚,缩小,显示,隐藏图层 因微信图片大小上传问题,可点击下方阅读原文进行查看 如何从一张图片中切图...左侧工具栏可调出),快捷键:按住空格键不放,上下拖动鼠标,可实现图片位置移动 标尺(ctrl+R):辅助线进行精准定位 矩形选框工具(从右下角往上拉,按住ctrl键,选中的区域),有时候,选框区(蚂蚁线)有多,...添加前景色和删除背景色 使用场景:有时候,需要添加什么线之类,更改背景色之类的,使用起来就很方便了的 更改为前景色:使用快捷键:矩形选框–>Alt+Del 更改为后背景色:使用快捷键:矩形选框–>ctrl

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    移动端开发规范

    移动端开发规范 引言:最近得空,整理一些平时工作中要求的开发规范,浅薄之处还请大家多指教。...成员变量命名前面加m(member,表示成员变量之意),如,控件的宽高 mWidth,mHeight。...eventId:”注册页面”, attr:{“time”:”离开时间”, “idfa”:”*********”}); 其它功能特性 离线缓存:在用户网络状态不佳的情况下,如果事件无法及时发送成功,应换存在本地...develop:主开发分支,一般从master分支中切出,功能开发及最终测试完成后,合并回master,极少直接修改。...function:功能分支,一般冲develop分支中切出,功能及单元测试完成后合并回develop分支。主要的功能迭代分支,可以有多个并行。

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    Django 多数据库使用教程:在不同应用中使用不同数据库(不使用 `DATABASE_ROUTERS`)

    比如,你可能希望不同的应用(App)使用独立的数据库来存储数据,从而实现数据隔离、负载分摊或多租户系统的需求。...在视图和业务逻辑中明确指定数据库在 Django 的视图或业务逻辑中,你可能需要处理多种数据库操作。...如何应对复杂的多数据库场景对于更复杂的多数据库场景,例如多租户系统或需要动态选择数据库的场景,可以考虑以下策略:动态选择数据库:你可以根据请求或用户信息动态决定使用哪个数据库。...多租户系统:为不同的客户提供独立的数据库,确保数据安全性和隔离性。10. 总结通过本教程,我们学习了如何在 Django 中为不同的应用手动指定数据库,而不使用数据库路由器。...如何在查询、写入、更新和删除操作中手动指定数据库。如何在视图和业务逻辑中使用 .using() 方法。如何管理数据迁移和跨数据库操作。

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    让对方把头侧扭90°,这一动作可辨别Deepfake伪造人脸

    视频伪造是 Deepfake 技术最为主要的代表,其制作假视频的技术也被称为人工智能换脸(AI face swap)。...在 Deepfake 技术中,用于估计面部姿态的标准软件如「Facial Alignment Network」,在有些情况下不能无法可靠地工作。...我们以论文《Joint Multi-view Face Alignment in the Wild》来说,其展示了多视点人脸对齐,正面对齐包含 68 个特征点,而侧脸对齐只有 39 个。...一些人做出了一些努力,比如 YouTube 上就有人做过实验,他们通过大量的后期处理,将 Jerry Seinfeld 的脸替换到《低俗小说》 (1994) 中的紧张场景中,获得了很棒的侧视图。    ...Deepfake 换脸能够以假乱真,但鉴别算法总能找到破绽,以控制假视频的传播。

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    让对方把头侧扭90°,这一动作可辨别Deepfake伪造人脸

    视频伪造是 Deepfake 技术最为主要的代表,其制作假视频的技术也被称为人工智能换脸(AI face swap)。...在 Deepfake 技术中,用于估计面部姿态的标准软件如「Facial Alignment Network」,在有些情况下不能无法可靠地工作。...我们以论文《Joint Multi-view Face Alignment in the Wild》来说,其展示了多视点人脸对齐,正面对齐包含 68 个特征点,而侧脸对齐只有 39 个。...一些人做出了一些努力,比如 YouTube 上就有人做过实验,他们通过大量的后期处理,将 Jerry Seinfeld 的脸替换到《低俗小说》 (1994) 中的紧张场景中,获得了很棒的侧视图。    ...Deepfake 换脸能够以假乱真,但鉴别算法总能找到破绽,以控制假视频的传播。

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    深度强化学习智能交通 (IV) : 自动驾驶、能源管理与道路控制

    文献[122]提出了一种具有动态协调图的多智能体 deep RL 方法。在这项研究中,自主车辆协同学习如何在高速公路场景中表现。研究了基于身份的动态协调和基于位置的动态协调两种不同的协调图模型。...为了提高主干道交通流的效率,[134]提出了一种基于离散化偏微分方程的交通模型多智能体 deep RL 技术。该控制模型在一个模拟的高速公路场景中进行了测试。...它能够测试各种流量场景。Min等人[147]提出了一种使用分位数回归 DQN 的驾驶员辅助系统,用于各种控制,如车道保持、车道变换和加速控制。...然而,与文献中的其他多智能体方法,如分布式控制、协调控制等相比,应该更具代表性。...研究表明,在模拟环境中 TSC 有不同的单智能体和多智能体 RL 解决方案,其性能优于标准控制方法。但是,除了针对特定场景的自动车辆应用之外,现有的工作尚未在实际环境中进行测试。

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    学习多视图立体机

    它们的范围从单眼线索,如阴影,线性视角,大小恒常等到双视角,甚至是多视角立体视觉。...给定一组具有已知摄像机的图像,LSMs为底层场景生成一个3D模型 - 具体来说,在每个输入视图的像素深度图的形式中,要么是一个像素占用网格,要么是一个场景密集点云。...然后通过跨多尺度聚合信息并合并先验的图形(诸如局部平滑度,分段平面度等),过滤/正规化这些匹配成本(通常是嘈杂的)。最终过滤后的成本量被解码为预期的表示形状,如3D体积/表面/视差图。...在我们的报告中,我们对基于像素的多视图三维物体重建进行了大量的改进,与之前的先进技术相比,它使用了一个递归的神经网络集成了多个视图。...还有待观察的是,如何将图像从二维提升到三维以及如何在公制世界空间推理这些图像将有助于其他下游相关任务(如导航和抓取),但是这确实会是一个有趣的旅程!我们将很快公布LSMs的代码,以便于实验和重复性。

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    Astro 4.0:全新升级,为现代网站构建赋能

    Astro是一个专门为内容驱动网站(如博客、营销和电子商务网站)打造的Web框架。如果你需要一个加载迅速且具备出色SEO性能的网站,那么Astro正是你需要的。...轻松访问外部工具,如Squoosh图像优化器。 为内部团队管理面板自动化常见任务,比如在开发过程中切换用户账户。 在Astro集成目录中发现新的工具栏应用,并学习如何构建自己的应用。...利用Astro的新功能,如自动i18n路由和用于处理URLs的低级助手函数。...端到端构建时间从 4 分 58 秒缩短至 60 多秒,总构建时间缩短了 80%。我们在其他现实场景中也看到了类似的令人印象深刻的结果。...阅读更新的视图转换指南或新教程,了解更多关于如何在您自己的项目中使用这些新API。

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    数据无界、湖仓无界,Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南(下篇)

    本文将进一步深入,聚焦于 湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理 这三个典型场景,分享 Apache Doris 湖仓一体方案的最佳实践。...本地磁盘缓存会自动将查询涉及的数据文件存储在本地缓存目录中,并使用 LRU 策略管理缓存的汰换。...如接受数据不一致或者通过定时刷新来保证外表数据一致性,可以将此开关设置成true。...多源联邦分析场景Apache Doris 可以作为统一 SQL 查询引擎,连接不同数据源进行联邦分析,解决数据孤岛,挖掘数据价值。...它通常被应用于以下场景:定期数据更新,如周期性数据导入和 ETL 操作,减少人工干预,提高数据处理的效率和准确性。

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    Calcite系列(十一):物化视图

    从数据组织层面优化数据访问效率,即把某些耗时的操作(例如JOIN、AGGREGATE)的结果保存到物理存储上,可以像表一样被访问,以便在后续查询时直接复用,最终达到加速查询的目的,即空间换时间。...物化视图使用存在一定门槛,提高查询性能的同时也引入了相应的成本: 存储成本:物化表存储空间; 计算成本:若源表(base表)数据变更,物化视图自动失效,需计算更新后才可用; 因此,物化视图并不适合所有场景...物化视图适合场景: 源表变更不频繁:降低计算成本; 相比于源表,物化表的字段和结果数量有明显的减少:降低存储成本; 物化表查询子句的执行是高成本的,(1).计算频繁,(2).计算复杂(消除Join和聚合的计算开销...),(3).读取扫描量大:提高加速收益; 使用场景示例: 查询存储在外部(冷存储),相比于内部存储(热存储),外部存储性能较低; 对于数据仓库,物化视图可物化查看结果,屏蔽多个数据源差异,实现本地副本;...:对于重复语义的算子,有相同一致的行为,如distinct算子在相同的字段; Calcite MaterializedViewRule 实现结构改写规则,可参考单测 MaterializedViewRelOptRulesTest

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    Django 教程 --- Django 基础

    我们为什么选中Django Django是一个快速的web开发框架,可用于在短时间内开发完整的web应用程序 在Django框架中切换数据库非常容易 它有内置的管理界面,这使得工作很容易 Django是一个功能完备的框架...,它不需要其他任何东西 它有数以千计的额外软件包 它是可扩展的 Django架构 Django基于MVT(模型-视图-模板)架构。...它是整个应用程序背后的逻辑数据结构,由数据库(通常是关系数据库,如MySql、Postgres)表示 视图:视图是用户界面——当你渲染一个网站时,你在浏览器中看到的东西。...syntax for this to work path('', include("projectApp.urls")), ] 现在,您可以使用默认的MVT模型在应用程序中创建url、模型、视图等...要了解更多关于Django中的应用程序,请访问如何在Django中创建应用程序?

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    学界 | DeepMind提出空间语言集成模型SLIM,有效编码自然语言的空间关系

    近日,DeepMind 基于 GQN 提出一种新模型,可以捕捉空间关系的语义(如 behind、left of 等),其中包含一个基于从场景文本描述来生成场景图像的新型多模态目标函数。...我们展示了这样一个系统,它能够捕捉空间关系的语义,如 behind、left of 等。我们的关键贡献是一个基于从场景文本描述来生成场景图像的新型多模态目标,以及一个用于训练的新型数据集。...我们认为,朝人类水平的理解场景描述能力发展的重要一步是建立能够捕捉这些不变性的表征。在本文中,我们介绍了一个能学习此类表征的多模态架构。...表征网络解析多个摄像机坐标拍摄的多视点场景的多个描述和文本描述。所有视点的表征被聚合成一个场景表征向量 r,然后生成网络使用该向量 r 来重建从新的相机坐标看到的场景的图像。 ?...人类对视觉场景样本和相应描述之间一致性的排名。对于 SLIM†(NL + SYN),仅根据自然语言输入计算。 5 表征分析 ? 图 5:上面的图是用于测试表征相似性的场景变换可视图。

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    钉钉多维表入门指南:一文解锁办公生产力,成为业务高手!

    快速了解多维表 多维表作为超强的一站式超级表格,不需要任何复杂代码,快速构建自己业务场景的管理系统(如任务管理、文件资料库、读书记录追踪) 我们这里用「输入-处理-输出」信息管理模型快速帮助新朋友理解多维表每个环节的亮点功能...只需要一一对应就能够快速了解钉钉多维表的核心功能和用法了: 那么接下来我们将从钉钉多维表「输入-处理-输出」三方面给大家具体介绍 多维表的信息输入 多维表格的问卷功能:通过输入问卷轻松把数据填到Excel中(你可以对比一下你是如何在...多维表的信息处理 多维表格数据表:可以通过丰富的分组功能区分负责人,并且对客户信息进行新增与修改 多维表格仪表盘 :自己根据需求搭建仪表盘,用于数据展示与数据分析(饼图、柱状图、其他数据图) 多维表格多视图...:只要你创建了数据表,并且数据表的信息丰富,你就可以通过钉钉自带的不同的视图来管理你的数据(表格视图、画册视图、甘特视图、看板视图) 多维表的信息输出 多维表格自动化 :通过自定义配置,让机器人对多维表格做自动化操作...每天定时自动在数据表中新增一条记录 每天定时发送指定内容给用户或群聊 所以这是多维表格系统从信息输入、处理到输出的强大之处,不用很多人同时操作一个Excel就能完成大量数据录入,并且很多用于信息表达的表格视图

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    《鸿蒙Next统一设备标识体系:决策树模型跨设备管理的新引擎》

    这个标识在设备的整个生命周期内保持不变,无论设备的硬件、软件如何更新,或者设备在不同的网络环境和使用场景中切换,都能确保设备身份的准确性和稳定性。...在多设备参与的决策树训练中,通过设备标识可以明确各个设备在训练中的角色和任务,协调不同设备之间的训练进度和数据交互。如智能音箱和智能手表可分别利用自身采集的数据,在统一调度下共同参与模型训练。...- 多设备协同应用:在实际应用中,常常需要多个设备协同工作。通过设备标识,鸿蒙Next系统可以快速建立设备之间的通信链路,实现决策树模型在多设备之间的协同应用。...比如在智能家居场景中,智能门锁、智能灯光和智能窗帘等设备可通过设备标识相互协作,依据决策树模型实现智能化的场景联动。...鸿蒙Next系统的统一设备标识体系为决策树模型在不同设备上的训练和应用管理提供了高效、便捷、安全的解决方案,为人工智能在多设备场景下的应用开辟了更广阔的空间。

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    Unity引擎基础知识

    每个面板都有其特定的功能,例如Project面板用于管理资源,Hierarchy面板显示游戏对象层次结构,Inspector面板提供对象属性编辑功能,Console面板用于输出日志信息,Scene视图面板用于绘制和编辑场景...这些技术在事件处理、多播委托等场景中非常有用。 事件处理:事件处理机制允许对象之间松耦合地通信,是设计模式中的观察者模式的基础。...多播委托和观察者设计模式:多播委托允许多个订阅者同时订阅同一个事件,而观察者设计模式是一种发布-订阅模式,常用于事件驱动系统。...如何在Unity中实现高级UI设计和交互? 在Unity中实现高级UI设计和交互,需要掌握多个方面的知识和技能。...此外,还可以通过脚本进行更精细的碰撞检测和处理,以确保对象在不同场景中的正确互动。 物理动画:利用物理引擎来模拟真实世界的物理效果,如重力、碰撞和布料摆动等,可以创造出更加逼真和自然的动画效果。

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    深入探究鸟瞰图感知问题综述

    对于大多数自动驾驶算法,传统方法是在前视或透视视图中执行检测、分割、跟踪等任务,随着传感器配置越来越复杂,将来自不同传感器的多源信息融合到一个统一的视图中并表示特征变得至关重要, BEV感知具有多个优点...BEV感知的核心问题在于: (a)如何通过视图转换从透视视图到BEV中重建丢失的3D信息; (b)如何在BEV网络中获取地面真值; (c)如何设计流程以整合来自不同传感器和视图的特征; (d)如何根据不同场景中传感器配置的变化来调整和推广算法...此外,以这种形式表示物体或道路元素将有利于后续模块(如规划、控制)的开发和部署。...传感器融合:现代自动驾驶汽车配备了不同的传感器,如相机、LiDAR和雷达。...通常,一个数据集包含各种场景,每个场景在不同的数据集中长度不同,总时长范围从几十分钟到数百小时不等。

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