转:http://blog.csdn.net/lhc717/article/details/6802951 我们知道游戏中对于3D物体表面细节的表现最重要的还是靠贴图来实现的,那么越是高分辨率越是真彩色的贴图自然表现力也是越强,但是同时带来的问题是所需占用的内存会成倍的上升,而节省内存这一点在目前的游戏中还是非常非常重要的. 所以各个平台上都在使用纹理压缩的技术,让纹理贴图在内存占用和显示效果能达到一个尽可能的平衡.在DirectX中,使用一种叫做DXT的纹理压缩技术,目前这种技术被大部分显卡所…
伴随着互联网的发展,从桌面端走向Web端.移动端必然的趋势.互联网技术的兴起极大地改变了我们的娱乐.生活和生产方式.尤其是HTML5/WebGL技术的发展更是在各个行业内引起颠覆性的变化.随着WebGL标准被广泛接受,出现了许多基于HTML5的开源三维引擎,如threejs.scenejs等.尤其threejs使用非常广泛,一方面由于其使用门槛较低,另一方面是其支持若干种三维文件格式,如stl.obj.3ds.obj.dae.fbx等.对于中小规模的三维模型,使用threejs可以快速搭建一个基…
抖音3d特效,可谓是越来越火爆了,这个有着迪士尼画风的3D大眼,就刷屏了国内外用户的首页! 有人好奇这些特效究竟是怎么制作的?其实就是把3D模型调整适配到头部模型上,调整位置或者大小就可以制作出一个简单的3D特效. 看起来步骤非常简单,但对模型的要求还是比较严格的.抖音平台明确要求3D特效必须上传三角面结构模型,同时它还要求保持模型尽量小的大小. 而小于10M的要求,大部分的模型几乎都不满足,三角面更是需要大量人工时间进行转换,才能得到满足上传需求的模型格式.所以很多人看到这个要求,就直接放弃了…
"3D模型体量过大.面数过多.传输展示困难",用户面对这样的3D数据,一定不由得皱起眉头.更便捷.快速处理三维数据,是每个3D用户对高效工作的向往. 在老子云最新上线的单模型轻量化服务里,你可以发现,原来还有这种方式能更快速高效地应用三维! 击破三大痛点轻量三维便捷一点 作为极具创新力的三维技术产品,老子云单模型轻量化向我们展示了全新的模型处理方式. 01全自动!3D处理不再低效 如果你从事的是3D可视化项目开发岗位,处理3D模型肯定是让你最头疼的.想快速推进项目进度,可面对数据量庞大…
一.什么是大场景? 顾名思义,大场景就是能够从一个鸟瞰的角度看到一个大型场景的全貌,比如一个园区.一座城市.一个国家甚至是整个地球.但过去都以图片记录下大场景,如今我们可以通过建造3D模型来还原大场景,其中方式有很多,比如倾斜摄影模型.手工建模模型.BIM模型等都能做出大场景模型. (倾斜摄影) 二.普遍技术难题 在拥有了建造大场景模型的能力后,普遍的难题出现了. 1.模型过大,低则几十GB,高达几个PB,无法顺畅读取,对硬件设备要求过高: 2.既无法通过网页直接展示,也不能进行模型交互,满足不…
jt格式文件与网格压缩 介绍 jt是一种3D数据格式,主要用于工业,产品可视化,数据交换,并且西门子在2012推动jt成为ISO国际标准.在文件尺寸方面,采用了不少专门的压缩方法,比较轻量化. jt文件基本组织结构 分段(Segment),分元素(Element),并以GUID做记录与标识,方便扩展 网格数据以延迟特性的元素记录在另外的段,与主体内容不干扰,可以依需要才予以解析 支持网格数据分 LOD 可嵌入x_t拓扑几何数据,PMI等,从而可以保持和MCAD数据源的数据同步,这些数据也是以延迟…
本文来自腾讯前端开发工程师“ wendygogogo”的技术分享,作者自评:“在Web前端摸爬滚打的码农一枚,对技术充满热情的菜鸟,致力为手Q的建设添砖加瓦.” 1.GIF格式的历史 GIF ( Graphics Interchange Format )原义是“图像互换格式”,是 CompuServe 公司在1987年开发出的图像文件格式,可以说是互联网界的老古董了. GIF 格式可以存储多幅彩色图像,如果将这些图像((https://www.qcloud.com/document/ ... w…
CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…
​  前言  由于内存和计算资源有限,在嵌入式设备上部署卷积神经网络 (CNN) 很困难.特征图中的冗余是那些成功的 CNN 的一个重要特征,但在神经架构设计中很少被研究. 论文提出了一种新颖的 Ghost 模块,可以从廉价操作中生成更多的特征图.提出的 Ghost 模块可以作为即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络.堆叠Ghost Module建立了轻量级的 GhostNet. GhostNet 可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能(例如 75.7% 的 top-1 准确率),并…
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩…