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3D-R2N2：3D递归重建神经网络此存储库包含的源代码。给定一个对象的一个或多个视图，网络会以3D形式生成对象的体素化（体素是像素的3D等效物）重建。引用这项工作如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用：@inproceedings{choy20163d,title={3D-R2N2:AUnifiedApproachforSingleandMulti-view3DObject...
看论文，重在做笔记，因此，需要阅读器有较强的批注功能。而且，现代人往往有多个电子设备，因此数据的同步也很重要，某篇文献，在实验室的电脑上看了一半，可以同步到云中，回宿舍以后用…
反馈论文，也称responsepaper,synthesispaper等，类似于读后感，一种美国社科类博士生的常见作业。.通常要求学生在阅读完一周里老师留的所有学术文章之后写一篇综合评论所有文章的小论文.完全学术化语言和格式，需要有引用。.重在synthesize（综述），而不是...
三维递归重建神经网络在这一部分中，我们介绍了一种新的结构称为三维递归重建网络（3D-R2N2），它建立在标准LSTM和GR|U的基础上。.网络的目标是同时执行单视图和多视图3D重建.其主要思想是利用LSTM的能力来保留先前的观测值，并随着更多观测值的增加而逐渐...
为计算机视觉生成大规模、标注数据的新方法。为了解决这些问题，研究人员开发了这一基于网页端的工具，只需要将目标物体的3D模型上传到对应的界面应用不同的材料来对它进行更加真的表现，随后进行表面材料选取和光照渲染即可。
1.1中间表示.许多基于深度学习的三维重建算法直接从RGB图像中预测物体的三维几何。.然而，一些技术将问题分解为序列步骤，序列步骤估计2.5D信息，例如深度图、法线图或分割掩码，见下图。.最后一步，可以使用传统的技术实现，如空间雕刻或三维反投影...
现研究中基于单幅图像的重建．.问题分为物体和场景两种重建，本文中将对单个物体的重建进行探究．.随着深度学习在计算机视觉领域的应用，目前数据的表达方式主要有体素、点云和网格三种，在不同的研究任务中，不同三维数据的表达方式各具优势...
为了助力3D深度学习的入门和深入研究，英伟达的研究人员发布了Kaolin，一个基于PyTorch的三维深度学习库。Kaolin提供了快速构建3D深度学习应用程序所需的所有核心模块，从加载和预处理数据、将其转换为常用的三维表示（网格、体素、符号距离...
英伟达最新开源了一个用于三维深度学习研究的PyTorch库——Kaolin。Kaolin提供了可用于三维深度学习系统的可微三维模块。具有加载和预处理常见的三维数据集的功能，同时实现了处理网格、点云、符号距离函数和体素网格的函数，从而减少了编写样板代码的负担。
本文将分享来自香港中文大学(深圳)等的ECCVOral工作。.他们为解决现今三维服装数据集模型数量以及服装种类缺乏的问题，首先提出了现今最大的三维服装数据集DeepFashion3D；为了充分利用本数据集，研究人员还提出了一个新颖的单幅图像三维服装重建...
3D-R2N2：3D递归重建神经网络此存储库包含的源代码。给定一个对象的一个或多个视图，网络会以3D形式生成对象的体素化（体素是像素的3D等效物）重建。引用这项工作如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用：@inproceedings{choy20163d,title={3D-R2N2:AUnifiedApproachforSingleandMulti-view3DObject...
看论文，重在做笔记，因此，需要阅读器有较强的批注功能。而且，现代人往往有多个电子设备，因此数据的同步也很重要，某篇文献，在实验室的电脑上看了一半，可以同步到云中，回宿舍以后用…
反馈论文，也称responsepaper,synthesispaper等，类似于读后感，一种美国社科类博士生的常见作业。.通常要求学生在阅读完一周里老师留的所有学术文章之后写一篇综合评论所有文章的小论文.完全学术化语言和格式，需要有引用。.重在synthesize（综述），而不是...
三维递归重建神经网络在这一部分中，我们介绍了一种新的结构称为三维递归重建网络（3D-R2N2），它建立在标准LSTM和GR|U的基础上。.网络的目标是同时执行单视图和多视图3D重建.其主要思想是利用LSTM的能力来保留先前的观测值，并随着更多观测值的增加而逐渐...
为计算机视觉生成大规模、标注数据的新方法。为了解决这些问题，研究人员开发了这一基于网页端的工具，只需要将目标物体的3D模型上传到对应的界面应用不同的材料来对它进行更加真的表现，随后进行表面材料选取和光照渲染即可。
1.1中间表示.许多基于深度学习的三维重建算法直接从RGB图像中预测物体的三维几何。.然而，一些技术将问题分解为序列步骤，序列步骤估计2.5D信息，例如深度图、法线图或分割掩码，见下图。.最后一步，可以使用传统的技术实现，如空间雕刻或三维反投影...
现研究中基于单幅图像的重建．.问题分为物体和场景两种重建，本文中将对单个物体的重建进行探究．.随着深度学习在计算机视觉领域的应用，目前数据的表达方式主要有体素、点云和网格三种，在不同的研究任务中，不同三维数据的表达方式各具优势...
为了助力3D深度学习的入门和深入研究，英伟达的研究人员发布了Kaolin，一个基于PyTorch的三维深度学习库。Kaolin提供了快速构建3D深度学习应用程序所需的所有核心模块，从加载和预处理数据、将其转换为常用的三维表示（网格、体素、符号距离...
英伟达最新开源了一个用于三维深度学习研究的PyTorch库——Kaolin。Kaolin提供了可用于三维深度学习系统的可微三维模块。具有加载和预处理常见的三维数据集的功能，同时实现了处理网格、点云、符号距离函数和体素网格的函数，从而减少了编写样板代码的负担。
本文将分享来自香港中文大学(深圳)等的ECCVOral工作。.他们为解决现今三维服装数据集模型数量以及服装种类缺乏的问题，首先提出了现今最大的三维服装数据集DeepFashion3D；为了充分利用本数据集，研究人员还提出了一个新颖的单幅图像三维服装重建...
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