新上线！3D单模型轻量化硬核升级，G级数据轻松拿捏！

"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…

倾斜摄影3D模型|手工建模|BIM模型轻量化处理

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…

MobileNet——一种模型轻量化方法

导言新的CNN网络的提出,提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题(主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题),这使得模型的轻量化逐渐得到重视.轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的"网络计算方式"(尤其针对卷积方式),从而不损失网络性能的前提下,减少网络计算的参数.本文主要介绍其中的一种--MobileNet[1](顾名思义,是能够在移动端使用的网络模型). 深度可分离卷积 MobileNet实现模型轻量化的核心是depth-wise separable co…

基于WebGL/Threejs技术的BIM模型轻量化之图元合并

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…

硬件内存模型到 Java 内存模型，这些硬核知识你知多少？

Java 内存模型跟上一篇 JVM 内存结构很像,我经常会把他们搞混,但其实它们不是一回事,而且相差还很大的,希望你没它们搞混,特别是在面试的时候,搞混了的话就会答非所问,影响你的面试成绩,当然也许你碰到了半吊子面试官,那就要恭喜你了.Java 内存模型比 JVM 内存结构复杂很多,Java 内存模型有一个规范叫:<JSR 133 :Java内存模型与线程规范>,里面的内容很丰富,如果你没看过的话,我建议你看一下.今天我们就简单的来聊一聊 Java 内存模型,关于 Java 内存模型,我们还是…

Xbim.GLTF源码解析（四）：轻量化处理

原创作者:flowell,转载请标明出处:https://www.cnblogs.com/flowell/p/10839433.html 在IFC标准中,由IfcRepresentationMap支持图元的复用.IfcRepresentationMap包含一个或多个IfcMappedItem,IfcShapeRepresentation可以应用笛卡尔变换算子将自身(ShapeRepresentation)变换到另一个本地坐标系,这个变换算子包含在IfcMappedItem中.IfcMappedI…

适配抖音！三角面转换和3d模型体量减小，轻量化一键即可完成！

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…

轻量化模型训练加速的思考（Pytorch实现）

0. 引子在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了…

CNN结构演变总结（二）轻量化模型

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…

轻量化模型系列--GhostNet：廉价操作生成更多特征

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…

轻量化模型之MobileNet系列

自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络在图像分类.目标检测.语义分割等领域获得广泛应用.随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 VGG.GoogLeNet.ResNet.DenseNet 等.由于神经网络的性质,为了获得更好的性能,网络层数不断增加,从 7 层 AlexNet 到 16 层 VGG,再从 16 层 VGG 到 GoogLeNet 的 22 层,再到 152 层 ResNet,更有上千层的 R…

轻量化模型之SqueezeNet

轻量化模型：MobileNet v2

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw…

卷积神经网络学习笔记——轻量化网络MobileNet系列（V1，V2，V3）

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

轻量化安装 TKEStack：让已有 K8s 集群拥有企业级容器云平台的能力

关于我们更多关于云原生的案例和知识,可关注同名[腾讯云原生]公众号~ 福利: ①公众号后台回复[手册],可获得<腾讯云原生路线图手册>&<腾讯云原生最佳实践>~ ②公众号后台回复[系列],可获得<15个系列100+篇超实用云原生原创干货合集>,包含Kubernetes 降本增效.K8s 性能优化实践.最佳实践等系列. ③公众号后台回复[白皮书],可获得<腾讯云容器安全白皮书>&<降本之源-云原生成本管理白皮书v1.0> ④公众号…

深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)

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…

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

论文:<EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed > Vision Transformers (ViT) 在计算机视觉任务中取得了快速进展,开启了 Vision + Transformer 的先河,之后大量的论文和研究都基于 ViT 之上的.不过呢,Transformer 由于 Attention 的结构设计需要大量的参数,执行的性能也比经过特殊优化的 CNN 要慢一点. 像是之前介绍的 DeiT 利用 ViT + 蒸馏让训…

轻量化ViewControllers，读文章做的总结

推荐一个网站 http://objccn.io/ 我这两天才开始看获益匪浅看了第一篇文章 <更轻量的View Controllers>感觉写的不错感觉作者原文地址 http://objccn.io/issue-1-1/ 示例项目的代码有点旧 Xcode6运行出错懒的理了所以我大概模仿他写了一点测试代码运行环境Xcode7/iOS9 轻量化ViewControllers 顾名思义就是把ViewController的代码进行简化让控制器更简单更清晰一.把DataSource和…

基于HTML5 Canvas 点击添加 2D 3D 机柜模型

今天又返回好好地消化了一下我们的数据容器 DataModel,这里给新手做一个典型的数据模型事件处理的例子作为参考.这个例子看起来很简单,实际上结合了数据模型中非常重要的三个事件处理的部分:属性变化事件监听.选中变化事件监听以及数据模型变化事件监听. 为了让这个例子具现化,我将这个简单的例子做了一点改动,下面我会一一解释. 例子地址:http://hightopo.com/guide/guide/core/datamodel/examples/example_datamodel.html 这是我…

Atom打造轻量化C/C++ IDE

写在前面近期沉迷Atom的颜值无法自拔,在github的光环下,Atom凭借自身良好的素质,获得了大量开发者的青睐.随之而来的就是丰富的插件库,在插件帮助下,它对各种编程语言都有相当好的支持.对与一个(伪)ACM选手来说,Atom没有自带的C/C++编译功能可以说是相当大的遗憾了.但是最后我还是选择向颜值低头,没有自带编译环境,那就创造编译环境. 如果安装过程中遇到下载缓慢之类的问题的话,你的网络可能魔法和更多的科学. 关于轻量化,我的理解是相对于vs这类大型IDE来说的,可以快速启动并开始使…

用基于WebGL的BabylonJS来共享你的3D扫描模型

转自:http://www.geekfan.net/6578/ 用基于WebGL的BabylonJS来共享你的3D扫描模型杰克祥子 2014 年 2 月 26 日 0 条评论标签:3D扫描 , BabylonJS , Kinect , Kinect Fusion , WebGL 本文由极客范 - 杰克祥子翻译自 Andy Beaulieu.欢迎加入极客翻译小组,同我们一道翻译与分享.转载请参见文章末尾处的要求. 在这里,我们将展示如何在支持WebGL的浏览器中用BabylonJS来现实和…

WPF 3D 平移模型+动画（桥梁检测系统）

原文:WPF 3D 平移模型+动画(桥梁检测系统) 关于WPF 3D,网上有很多旋转的例子,但是关于平移的例子并不是太多.本文并非WPF 3D扫盲篇,因此需要对WPF 3D有一定了解,至少知道Viewport, PerspectiveCamera, ModelVisual3D等数据结构.需要了解WPF 3D的基础知识,可以参考MSDN: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms747437.aspx. 1. 摄像机平移OR物体平移: WPF场景主要…

56 Marvin: 一个支持GPU加速、且不依赖其他库（除cuda和cudnn）的轻量化多维深度学习（deep learning）框架介绍

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接不想看我翻译的同学可以直接…

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception. SqueezeNet https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf MobileNet https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf Xception https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdf ShuffleNet https://arxiv.org/pdf/1707.0…