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    CSS-2D-3D转换

    2D 转换 transform: 转换在CSS3中可以实现元素的移动(translate)、旋转(rotate)、缩放(scale)等效果 2D 转换 移动 translate: 2D移动可以改变元素在页面中的位置...转换 旋转 rotate: 2D旋转可以让元素在2维平面内顺时针旋转或者逆时针旋转 rotate单位是 deg ,角度为: 顺时针、逆时针,默认是元素中心点 transform:rotate(50deg...translate3d: 3D移动在2D移动基础上多加了个可以移动的方向,就是Z轴方向 因为Z轴是垂直屏幕,由里指向外,所以默认是看不到元素在轴的方向上移动 translform: translateX...透视 perspective: 如果想要在网页写3D效果需要透视(理解成3D物体投影在2D平面内) 透视的单位是像素,近大远小,往外是正值,往里是负值 透视写在被观察元素的父盒子上面 3. 3D旋转 rotate3d...: flat 子元素不开启3d立体空间 默认的 transform-style: preserve-3d; 子元素开启立体空间 控制子元素是否开启三维立体环境 代码写给父级,但是影响的是子盒子,这个属性很重要

    59010

    2D-Driven 3D Object Detection in RGB-D Images

    使用深度信息作为额外的通道有助于检测过程,同时仍然受益于快速的2D操作,但最终结果仅限于2D检测,其形式为2D边界框或2D对象分段。可以用3D编码的信息包括密度、法线、梯度、符号距离函数等。...我们使用2D技术来限制搜索空间来进行3D检测,而不是改变2D技术来接受可能缺失或定义不明确的3D数据。然后,我们利用3D信息来定位、放置和对所需目标周围的包围框进行评分。...这些假阳性可能会使3D分类器产生混淆,而3D分类器比2D分类器更弱,因为它是针对稀疏(大部分为空)的3D图像数据进行训练的。...通过仔细研究特定目标实例在3D中的位置(使用2D检测),我们的3D检测器不需要对整个3D场景进行彻底的搜索,并且遇到的假阳性可能会更少,从而使其混淆。...在2D中,检测到的目标由2D窗口表示。在3D中,这转化为一个3D扩展,我们称之为截锥体。物体的截锥体对应于在二维检测窗口中包含投影到图像平面上的三维点。

    3.6K30

    SuperLine3D:从3D点到3D线

    导致想要研究的关键点周围的邻域点分布也存在较大不同,难以通过这些3D点的特征描述关联起点云帧。这个问题一直以来都十分棘手。...这个工作独辟蹊径,提出对于这种点云数据,不再通过3D点来构建关联以实现点云配准,而是研究点云数据中的高层次的几何原语。...为了重复提取它们作为特征并在离散的LiDAR帧之间进行关联以进行配准,我们提出了第一个基于学习的LiDAR点云3D线特征分割和描述模型。...首先,我们仅在合成数据上训练一个尺度不变的分割模型,并将XOY中20m和偏航 360°的均匀分布的2D变换应用于LiDAR扫描点云。...描述符提取网络头输出一个大小为 的张量,然后进行L2归一化得到一个d维的描述符。

    25920

    尴尬的2.5D :3D的「里子」,2D的「面子」

    这个赛道的企业无不以“3D视觉”自居,然而,在这场从2D到3D的技术接力赛中,也潜藏着一个不被外界所知的维度——2.5D。...“一大半宣称3D视觉的公司,其实都是2.5D,不是真3D,而且能做到2.5D已经很不容易。”机器视觉从业者马迪这句话,揭下了不少3D视觉公司身上的新衣。...所谓的3D,很可能是2.5D 在机器视觉中,3D和2D的区别主要三点: 第一,物体的识别和测量。 2D获取的信息相对简单,只能看到物体的平面信息。3D则是在2D的基础上,增添了深度信息。...但下游客户的确有大量3D需求,面对3D成像技术这道难关,2.5D顺势而生。 作为技术过渡阶段的产物,2.5D兼具2D和3D的部分特征,形成了对图像的独特处理方式。...相比2D,2.5D增加了深度信息,与3D相比,2.5D图像又并非通过点云,而是通过颜色传递高度信息。并且不同于3D的多视角,2.5D是单视角,信息比较残缺,很多算法最终都会回归到2D算法上。

    1.6K20

    D3D深度测试和Alpha混合

    深度测试 a) 深度缓冲区:屏幕上每个像素点的深度信息的一块内存缓冲区.D3D通过比较当前绘制的像素点的深度和对应深度缓冲区的点的深度值来决定是否绘制当前像素. b) D3DPRESENT_PARAMETERS...AutoDepthStencilFormat = D3DFMT_D16 表示深度值由16位二进制表示 开启深度测试:pDevice->SetRenderState( D3DRS_ZENABLE, TRUE...); 深度测试函数:D3DRS_ZFUNC: D3DCMP_NEVER 总是返回FALSE D3DCMP_LESS (常用) 小于深度缓冲区的相应值时返回TRUE D3DCMP_EQUAL 等于 D3DCMP_LESSEQUAL...小于等于 D3DCMP_GREATER 大于 D3DCMP_NOTEQUAL 不等于 D3DCMP_GREATEREQUAL 大于等于 D3DCMP_ALWAYS 总是返回TRUE 更新缓冲区:保持深度缓冲区不变还是用当前像素的深度值更新...( D3DBLENDOP, D3DBLENDOP_ADD );(默认值,可选) 3.

    1K60

    3D卷积入门 | 多论文笔记 | R2D C3D P3D MCx R(2+1)D

    参考目录: 0 前言 1 R2D 2 C3D 2.1 R3D 3 P3D 4 MCx 5 R(2+1)D 【前前言】:某一次和粉丝交流的时候,收获一句话: 人点亮技能书,不是一次性电量的。...再多说两句好了,P3D卷积把3D卷积解耦成2D的空间卷积和1D的时间卷积,这样可以防止在resnet的残差模块中,实现迁移学习: ? 关于这P3D的ABC三个样式的效果论文中也给出了结果: ?...这个的MCx的结构是前面3层是2D卷积,之后跟上两个3D卷积,因为是有3层的2D卷积,之后才换成3D卷积的,所以这个叫做MC3; 后面的rMCx是和MCx相反的,是先3D卷积,然后再2D卷积,这里是rMC3...5 R(2+1)D 这个和MCx同属于混合卷积,用2D卷积和1D卷积来逼近3D卷积。 ? 其实从图中来看,这个和P3D-A没什么区别,其实我也觉得没什么区别。...硬要说的话: 就是P3D的第一层是2D卷积,之后才是P3D模块,而R(2+1)D的网络是从一开始都是这种模块的; R(2+1)D模块计算了超参数,通过增加通道数,来让分解之后的R(2+1)D模型和之前的

    2.3K10
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