ImLoveNet实现简单但有效,因为1)未对齐的图像为两个低重叠点云提供了更清晰的重叠信息,从而更好地定位重叠部分;2)包含一定的几何知识,能够较好地提取深层特征;3)它不需要成像设备相对于三维点云参考系的外部参数。对不同的基准进行广泛的定性和定量评估,证明了我们的ImLoveNet比最先进的方法更有效和优越 论文背景 ...
今天收到以前的一个投稿信箱发给我一个网址http://www.com-im4.net，但我试了试上不去不知怎么...
Avalonia 在跨平台上的表现非常出色,对信创国产操作系统(像银河麒麟、统信UOS、Deepin等)也很不错。 现在,我们就来使用 Avalonia 实现一个跨平台的简单IM,除了文字聊天外,还可以语音视频通话。废话不多说,我们开始吧! 下图是这个简单IM的Avalonia客户端在国产统信UOS上的运行的截图: 一、IM 即时通讯系统主要功能...
结合 3D 重建算法(通过使用高斯分布,可以优化基于图像的鲁棒损失),我们可以直接从生成的视图中生成高质量的 3D 输出。 我们的新方法 IM-3D 将 2D 生成器网络的评估数量减少了 10-100 倍,从而实现更高效的管道、更好的质量、更少的几何不一致以及更高的可用 3D 资产产量。 GALA3D: Towards Text-to-3D Complex...
PyTorch搭建CNN对猫狗图片进行分类论文 pytorch imagenet数据集,自己导入数据集蚂蚁蜜蜂分类数据集下载链接:https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zipfromtorch.utils.dataimportDatasetimportosfromPILimportImageclassMyData(Dataset):#root_dir数据