【深度学习 | CNN】“深入解析卷积神经网络与反卷积：从生活案例到原理的全面指南” （从一维、二维、三维讲解）

络可能更复杂，包含更多的层和参数，但它们都遵循类似的原理 注意点：一定要知道一维卷积、二维卷积、三维卷积不同的是方向上的卷积，并且要知道一维卷积如何处理二维/三维数据，二维卷积如何处理三维数据。 1.1 Conv1D 我们考虑一个简单的情况，就像处理时间序列数据一样。想象你正

多模态虚拟点三维检测

GB传感器中清晰可见。在这项工作中，我们提出了无缝融合RGB传感器到基于激光雷达的3D识别的方法。我们的方法采用一组二维检测来生成密集的三维虚拟点，以增强稀疏的三维点云。这些虚拟点自然地集成到任何标准的基于激光雷达的3D探测器以及常规激光雷达测量。由此产生的多模态检测器简单而有效

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总

驱动的深度学习模型。我们从深度学习的角度出发，细数一下基于深度学习的分割模型发展历程，如表1所示。另外，根据模型的创新方向不同，图3形象化的展示了表1所提及的方法的分类。 ​ 我们将按照分割方法的发展路线，选取一些经典的方法对其进行介绍。感兴趣的朋友可以按照分类学习对应改进方向的方法。

基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用

我的邮箱是zxc542229303@163.com

POJ 2155 Matrix ( 二维树状数组 ) || HDU 3584 Cube ( 三维树状数组 )

题目链接~~> 做题感悟：这题只要把一维的树状数组扩展到二维就可以了。 解题思路：树状数组插线问点：先简化一下，如果是一维的树状数组的插线问点让区间 [ a,b ] 同时加 x ,可以先让 [ 1,b ] + 1 ,再让 [ 1 ,a-1 ] -1

初探三维计算机视觉（三维重建）—— 相机模型 + 双目系统 + 点云模型

于朵视觉几何原理，随着CNN的在二维图像的不断积累，很多基于CNN的2D深度估计取得一定成果，用CNN探索三维重建也是不断深入的课题 但是，虽然深度学习方法呈上升趋势，但是传统基于多视觉几何方法热情并没有消退，实际应用还是以多视几何为主，深度学习的方法还在探索过程，距离真正的实际应用还有一端距离

基于表面法线法的二维人脸图构建三维人脸模型matlab仿真

Stereo等）从单幅或多幅图像中估计像素点的深度值。深度图D(x, y)提供了每个像素点在三维空间中的深度信息。   表面法线计算：给定深度图，表面法线N(x, y)可通过梯度计算得出，对于像素坐标(x, y)，其表面法线可表示为：     三维人脸模型构建  

【图像转换】基于matlab二维图转三维图【含Matlab源码 465期】

一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【图像转换】基于matlab二维图转三维图【含Matlab源码 465期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。 备注：

检测图片中是否有二维码

需求说明 从手机相册选择一张图片，或者是拍一张图片，然后通过代码去检测这张图片中是否有二维码，并给出对应的提示（Toast）。 本文利用打开系统相册功能实现选择图片，用到的技术支持是华为的依赖库，下面开始看具体实现。 配置工作 项目依赖库是基于 androidX的，app下build

《深度学习与图像识别：原理与实践》—1.2.6　三维图像视觉

1.2.6　三维图像视觉三维图像视觉主要是对三维物体进行识别，其主要应用于三维机器视觉、双目立体视觉、三维重建、三维扫描、三维测绘、三维视觉测量、工业仿真等领域。三维信息相比二维信息，能够更全面、真实地反映客观物体，提供更大的信息量。近年来，三维图像视觉已经成为计算机视觉领域的重

重建三维场景模型

恢复出物体的三维形状和表面信息。基于深度学习的三维重建方法通过训练深度神经网络，自动学习从多幅图像中恢复出三维形状和表面信息。基于多视角图像的三维重建方法通过对多幅图像进行匹配和拼接，从而恢复出物体的三维形状和表面信息。基于点云的三维重建方法通过使用激光扫描仪、三维相机等设备采集

【云驻共创 | 深度学习 | CNN】“深入解析卷积神经网络与反卷积：从生活案例到原理的全面指南” （从一维、二维、三维讲解）

络可能更复杂，包含更多的层和参数，但它们都遵循类似的原理 注意点：一定要知道一维卷积、二维卷积、三维卷积不同的是方向上的卷积，并且要知道一维卷积如何处理二维/三维数据，二维卷积如何处理三维数据。 1.1 Conv1D 我们考虑一个简单的情况，就像处理时间序列数据一样。想象你正

三维重建技术简介

2. 三维重建技术简介广义上，三维重建是指对某些三维物体或者三维的场景的一种恢复和重构，重建出来的模型，方便计算机表示和处理。在实际重建过程中，三维重建是对三维空间中的物体、场景、人体等图像描述的一种逆过程，由二维的图像还原出三维的立体物体、场景和动态人体。因此三维重建技术是

三维重建技术简介

三维重建作为物理环境感知的关键技术之一，其可用于自动驾驶、虚拟现实、数字孪生、智慧城市等场景。从重建目标的角度来看，三维重建包括物体重建、场景重建、人体动态重建等多个方向。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/140951

三维重建技术简介

在线体验“基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用”

yufei43@huawei.com还是挺好用的，和 tensorflow 官网上面那个教程的云测试环境类似。

Python三维重建技术

力，因此在三维重建技术中也得到了广泛应用。以下是几种常用的Python三维重建技术： Open3D：Open3D是一个开源的Python库，提供了许多用于三维重建和计算机视觉任务的工具和算法。Open3D支持多种三维重建方法，包括基于点云的三维重建、基于深度学习的三维重建等。Op

MindSpore实验体验——基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用

看到MindSpore出实验教程非常棒，先体验一下再说实验非常简单，也是深度学习最基础的minst手写体数字识别。希望以后可以多增加一下其他方向上的教程，让更多人了解并且使用MindSpore邮箱：997385374@qq.com

PyTorch 深度学习实战 | 基于 ResNet 的花卉图片分类

2008 年发布，是一个英国本土常见花卉的图片数据集，包含 102 个类别，每类包含 40 ～ 258 张图片。在基于深度学习的图像分类任务中，这样较为少量的图片还是比较有挑战性的。Oxford 102 Flowers 的分类细节和部分类别的图片及对应的数量如图 2 所示。 image

将三维数组中的同名的键拆分成三维数组的每个数组中包括原来不同的二维数组的键...

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