前段时间,由于有个模型要做3D打印,所以需要知道模型的体积以及表面积,以便计算价格. 我用的是C4D,恕我愚昧,在C4D上没找到自带的. 在网上找了好久,才找到一个由法国开发名为aire_volume的小插件 在这里分享一下插件的使用方法 另外,在另外一篇文章里,也给大家分享一下汉化这个aire_volume插件的过程^-^ 使用方法: 1.下载下来这个名为aire_volume(点击即可下载,已汉化)插件,解压到C4D的插件目录(即CINEMA 4D RXX\plugins)下: (解压后的名

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +

随着无人机性能快速提升,单个项目涉及到的倾斜摄影模型数据范围.数据量及单个模型体积也在不断变大,带来的问题是数据显示速度却越来越慢,那么如何在不升级配置的情况下提升模型的加载速度呢?   TB级倾斜摄影模型合并根节点前后加载效果对比 未合并根节点的大数据   合并根节点之后的效果    是什么原因导致加载速度差异的呢? 原因在于对模型的加载是以tile瓦片为单位进行扫描显示的,所以tile文件夹越多会导致加载扫描时间瓦片的时长也就越长,内存占用也较多,导致加载和浏览时出现明显卡顿. 1. 为什么

伴随无人机性能的提升,单个项目涉及到的倾斜摄影数据范围不断扩大,模型的数据量越来越大,在同配置机器上的显示速度也相应的越来越慢,那么如何在不升级配置的情况下提升模型的加载速度呢? 01 百GB倾斜摄影模型合并根节点前后加载效果对比 话不多说,先上对比图:▲未合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间56.4秒) ▲合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间小于1秒) 02加载速度差异那么大的原因? 软件对于模型的

在深度学习中,量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor,以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算.这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近4倍的减少: 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的int8计算,可以快2~4倍. 一个量化后的模型,其部分或者全部的tensor操作会使用int类型来计算,而不是使用量化之前的float类型.当然,量化还需要底层硬件支持,x86 CPU(支持AVX2).ARM CPU.Google TPU.Nvidia Volta

第一次使用threejs到实际项目中,开始的时候心情有点小激动,毕竟是第一次嘛,然而做着做着就感受到这玩意水好深,满满的都是坑,填都填不过来.经过老板20天惨无人道的摧残,终于小有成就. 因为第一次搞这玩意,相对的遇到的问题也是大把的,让我来一一诉说一路上遇到的各种问题. 开发使用: C4D.Blender2.75.[threejs-r72](http://threejs.org/) 万事开头难,第一个问题就是怎么才能把3d软件中做好的模型显示在浏览器中. 一.模型在软件中的导入与导出. 这个项

Free and open source mobile deep learning framework, deploying by Baidu. This research aims at simply deploying CNN on mobile devices, with low complexity and high speed. It supports calculation on iOS GPU, and is already adopted by Baidu APP. Size:

在几年前的时候在做修图APP算法的时候, 曾经一度想过对3D Lut 预设数据进行压缩, 主要用于提升用户体验. 关于3d lut算法开源的资源也挺多的,就不多做科普了. 有兴趣的朋友,可以去查阅下ffmepg项目相关实现代码. 最早接触3d lut算法是2014年逆向 VSCO Cam 胶片算法的时候, 当然一开始我也不知道它的算法是3d lut, 是反反复复编写各个版本,算法优化, 直到有一天我突然想起一个常量特别奇怪, 后来有一段时间在看3d lut算法资料的时候,觉得算法特别熟悉. 后来

1 模型训练基本步骤 准备原始数据,定义神经网络结构及前向传播算法 定义loss,选择反向传播优化算法 生成Session,在训练数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 2 模型训练难点及解决方法 2.1 收敛速度慢,训练时间长 深度学习其实就是一个反复调整模型参数的过程,得力于GPU等硬件性能的提升,使得复杂的深度学习训练成为了可能.收敛速度过慢,训练时间过长,一方面使得相同总训练时间内的迭代次数变少,从而影响准确率,另一方面使得训练次数变少,从而减少了尝试

http://www.cnblogs.com/pursues/p/5226807.html 第一次使用threejs到实际项目中,开始的时候心情有点小激动,毕竟是第一次嘛,然而做着做着就感受到这玩意水好深,满满的都是坑,填都填不过来.经过老板20天惨无人道的摧残,终于小有成就. 因为第一次搞这玩意,相对的遇到的问题也是大把的,让我来一一诉说一路上遇到的各种问题. 开发使用: C4D.Blender2.75.[threejs-r72](http://threejs.org/) 万事开头难,第一个问

李兵.人邮2013.4 实体模型 –> 修正后划分 有限元网格 offset WP 偏移工作平面       模型的建立 将cT轮廓曲线 提取出来输入三维造型软件进行建模的方法,这种方法由于要对轮廓曲线进行很大调整因此会产生比较大的误差,并且会耗费大量的时间. 在Mimics软件中提取头颈骨骼对应的灰度阈值并形成轮廓曲线．通过自动造型构成了具有大量三角形 利用逆向工程软件Geomagic和软件Mimics接口将曲面导入Geomagic中对曲面进行自动修正和优化.形成了具有NURBS曲面的模型 有

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享 第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享 第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络:VGGNet ,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名. VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系,通过反复堆叠 3*3 的小型卷积核和 2*2 的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络.VGGNet相比之前的 state-of

引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行

BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

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deeplearning模型库 1. 图像分类 数据集:ImageNet1000类 1.1  量化 分类模型Lite时延(ms) 设备 模型类型 压缩策略 armv7 Thread 1 armv7 Thread 2 armv7 Thread 4 armv8 Thread 1 armv8 Thread 2 armv8 Thread 4 高通835 MobileNetV1 FP32 baseline 96.1942 53.2058 32.4468 88.4955 47.95 27.5189 高通83

TensorRT-优化-原理 一．优化方式 TentsorRT 优化方式: TensorRT优化方法主要有以下几种方式,最主要的是前面两种. 层间融合或张量融合(Layer & Tensor Fusion) 如下图左侧是GoogLeNetInception模块的计算图.这个结构中有很多层,在部署模型推理时,这每一层的运算操作都是由GPU完成的,但实际上是GPU通过启动不同的CUDA(Compute unified device architecture)核心来完成计算的,CUDA核心计算张量的速

TensorRT Analysis Report 一．介绍 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持Tensorflow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理. TensorRT 是一个C+

背景 近期学习了 WebGL 和 Three.js 的一些基础知识,于是想结合最近流行的酸性设计风格,装饰一下个人主页,同时总结一些学到的知识.本文内容主要介绍,通过使用 React + three.js 技术栈,加载 3D模型.添加 3D文字.增加动画.点击交互等,配合样式设计,实现充满设计感的 酸性风格页面. 基础知识 Three.js Three.js 是一款基于原生 WebGL封装运行在浏览器中的 3D引擎,可以用它创建各种三维场景,包括了摄影机.光影.材质等各种对象.是一款使用非常广泛