ShapeNet: An Information-Rich 3D Model Repository 注:本论文只是讲述数据库建立方法 摘要 ShapeNet是一个有丰富注释的大型形状存储库,由对象的3D CAD模型表示,这是一组数据集,对每个3D模型提供多种予以注释,包括一致性的刚性对齐,零件等等. 1. Introduction 1.计算三维形状的分割并建立它们之间的对应关系是几何形状分析中的两个基本问题. 2.计算机视觉现在比较火热的从2D图像中理解场景是视觉领域的一大挑战,这些研究的根源在…

Compiling and Running Make3D on your own computer source: http://make3d.cs.cornell.edu/code_linux.html Make3d has the ability to infer depth from a single 2D image. For more information on how it works see Make3D.cs.cornell.edu. The code is available…

学习在Graphics-View框架中使用opengl进行3D编程,在网上找了一个不错的例子“3D Model Viewer”,很值得学习. 可以在http://www.oyonale.com/accueil.php?lang=en上下载一些3D模型来测试! 先来一张该例子的截图,看下效果: 该例子使用Graphics-View框架,绘制一个表示太阳的图元(item): 并在窗口的左上角区域放置了一个2D Widget控制以及说明面板(可以加载不同的3D模型,改变颜色,网格.法向量显示等!):…

3d模型 手办制作 3d model manual production 作者:韩梦飞沙 Author:han_meng_fei_sha 邮箱:313134555@qq.com E-mail: 313134555 @qq.com 视频链接:Video link: 游戏开发之三维手办制作技巧…

原文:WPF 3D model - Sphere, Cone, and Cylinder   Extending Visual3D - Sphere, Cone, and Cylinder http://blogs.msdn.com/b/danlehen/archive/2005/10/16/481597.aspx   He put together a short sample which derives a Sphere, a Cone, and a Cylinder primitive f…

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

目录 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 模型 Sequential 模型方法 Model 类(函数式 API) 方法 层 关于 Keras 网络层 核心层 卷积层 池化层 循环层 融合层 高级激活层 其他层 损失函数 评估标准 优化器 激活函数 正则化 约束 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 本文是 Keras 2.2.4 文档的阅读笔记,旨在以自顶向下的角度建立起对 Keras 主要模块的认识,同时方便记忆. 内容将不定期更新补充. 模型 Sequential 模型方法 compi…

http://www.agner.org/optimize/#manuals 阅读笔记Optimizing software in C++   7. The efficiency of different C++ constructs 栈的速度快是因为,总是反复访问同一段地址,如果没有大的数组,肯定实在L1 cahce中. 全局静态区,global,static变量,float constants, string constants, array initializer lists,switch…