單個圖像研究3D形狀建模，並在三個方面對其做出貢獻。
首先，我們介紹了Pix3D，這是一個具有像素級2D-3D對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。
Pix3D在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。
然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；
現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏2D圖像和3D形狀之間的精確對齊，或者只要少量圖像。
其次，我們通過行為研究校準了3D形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對Pix3D上的尖端重建算法進行基準測試。
第三，我們設計了一個同時執行3D重建和姿態估計的新模型需要安裝下列庫GCC4.8.5CUDA8.0Python3.6.4TensorFlow1.1.0numpy1.14.0skimage0.13.1numba0.36.2scipy1.0.0tqdm4.19.4
首先，我們介紹了Pix3D，這是一個具有像素級2D-3D對齊的各種圖像形狀對的大規模基準。
Pix3D在形狀相關的任務中有著廣泛的應用，包括重建、檢索、視點估計等。
然而，構建這樣一個大規模的數據集是非常具有挑戰性的；
現有數據集要么僅包含合成數據，要么缺乏2D圖像和3D形狀之間的精確對齊，或者只要少量圖像。
其次，我們通過行為研究校準了3D形狀重建的評估標準，並用它們來客觀、系統地對Pix3D上的尖端重建算法進行基準測試。
第三，我們設計了一個同時執行3D重建和姿態估計的新模型需要安裝下列庫GCC4.8.5CUDA8.0Python3.6.4TensorFlow1.1.0numpy1.14.0skimage0.13.1numba0.36.2scipy1.0.0tqdm4.19.4
2015/8/2 5:20:08
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针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同婚配数据进行模型重建的算法。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
首先通过对比上下文直方图(CCH)生成婚配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT婚配算法更新婚配数据，最后三角化生成三维点云。
该算法婚配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点婚配，弥补了图像低频区域婚配数据不足的缺陷。
实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；
在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。
2019/3/25 20:36:01
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matlab将的图片拼合代码运动的两视图结构如何运行：为了使该程序平稳运行，请确保您的Matlab版本具有计算机视觉工具箱。
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
result文件夹包含最终对象。
层模型显示在程序的末尾，但是您也可以在任何3D软件（例如Blender或Meshlab）中查看它。
为了用户的温馨，建议将背景颜色从黑色更改为较浅的颜色（例如绿色）。
要启动该程序，请运行文件main.m在运行时，将显示图像的关键和匹配功能以及最终生成的3D点云的图形。
该程序的主要步骤：解密本征矩阵文本文件。
提取并匹配两个图像的关键特征。
估计然后分解基本矩阵。
将匹配的点三角剖分成3D模型。
创建最终的PLY模型。
如何制作自己的模型：从相似但不同的视图中拍摄同一对象的两张图片。
建议水平方向。
使用Matlab工具箱校准相机，然后将生成的本征矩阵写入一个名为intrinsic.txt的文件中，该文件必须与两个图像放置在同一文件夹中。
在第4行上添加图像的尺寸。
将它们放在同一文件夹中，然后修改main.m以指向图像。
添加如下代码：Structure_from_Motion(image1Path,image
2019/3/7 21:16:22
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针对FDK算法重建图像异常耗时的成绩,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
2016/4/5 16:13:47
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基于截面曲线的曲面重建方法常用于逆向工程模型重建过程中．采用平面切片方法得到的截面数据通常为一点云束，当重建轮廓曲线时需要进行细化处理．为此提出了一种对截面切片数据进行自动细化的算法．对点云进行切片后，得到截面轮廓点云束，根据点云束密度预估前进半径，并随机选取点云束的一点作为细化的起点，采用近似轮廓跟踪算法确定新点，由初始点和初始方向判断细化算法的结束．实例结果表明该方法能够无效完成切片数据的细化处理。
2015/6/26 11:40:33
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牛顿插值matlab源代码KDL_IK_rr_bridge用于KDL逆运动学求解器的MATLABRR桥运转KDL_IK_RR.m托管服务。
在另一个MATLAB实例中运转testIK_RR.m来验证连接。
使用vs2015MEX构建的KDL库和使用TDM-GCC-64构建的KDL库在另一个环境中，您可能需要从源代码重建KDL和mex函数。
KDL：构建KDL之后：将orocos-kdld.lib放在RR网桥根文件夹中将KDL*.cpp文件和头文件放在RR桥根文件夹中。
将实用程序文件夹和Eigen文件夹也放置在RR网桥根文件夹中。
4）运转以下：MEXik_solver_kdl.cppstdafx.cpparticulatedbodyinertia.cppchain.cppchaindynparam.cppchainfksolverpos_recursive.cppchainfksolvervel_recursive.cppchainidsolver_recursive_newton_euler.cppchainidsolver_vereshchag
在另一个MATLAB实例中运转testIK_RR.m来验证连接。
使用vs2015MEX构建的KDL库和使用TDM-GCC-64构建的KDL库在另一个环境中，您可能需要从源代码重建KDL和mex函数。
KDL：构建KDL之后：将orocos-kdld.lib放在RR网桥根文件夹中将KDL*.cpp文件和头文件放在RR桥根文件夹中。
将实用程序文件夹和Eigen文件夹也放置在RR网桥根文件夹中。
4）运转以下：MEXik_solver_kdl.cppstdafx.cpparticulatedbodyinertia.cppchain.cppchaindynparam.cppchainfksolverpos_recursive.cppchainfksolvervel_recursive.cppchainidsolver_recursive_newton_euler.cppchainidsolver_vereshchag
2018/3/23 18:44:42
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2.所用到的设备清单）1.完成了pynq.io上QNN和BNN项目的重建与源代码学习3.在Pythonnotebook中完成了零碎控制程
2015/1/4 20:56:06
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
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matlab插值代码解释FSRCNN由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率卷积神经网络》（CVPR2016）论文。
依存关系Matlab2016火炬1.0.0解释论文作者url：提供的一些Matlab代码。
使用两种语言进行项目的次要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。
概述网络概述和与SRCNN的比较：用法使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。
使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。
使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。
乘坐train.py火车：pythontrain.py将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。
（weights.pkl-＞weights.mat）pythonconvert.py使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。
结果使用./model/weights.mat可以得到结果：Set5平均：重建PSNR=32.52dBVS双三次PSNR
依存关系Matlab2016火炬1.0.0解释论文作者url：提供的一些Matlab代码。
使用两种语言进行项目的次要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。
概述网络概述和与SRCNN的比较：用法使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。
使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。
使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。
乘坐train.py火车：pythontrain.py将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。
（weights.pkl-＞weights.mat）pythonconvert.py使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。
结果使用./model/weights.mat可以得到结果：Set5平均：重建PSNR=32.52dBVS双三次PSNR
2017/10/8 20:19:39
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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