建设网站安心签订动态—建造自己的「天空之城

2021-02-11 04:44 建网站安心签订动

机器设备的心 建造本身的「天空的地方」,密歇根高等院校博士研究生科学研究生后的该项科学研究科学研究可以虚空造物、偷天换日 index_new5.html ../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_keji1.html

 

机器设备的心报道

机器设备的心撰写部

看过宫崎骏日本动漫电影《天空的地方》的小伙子子伴,要来有时候候会期待那座神秘的空中岛屿拉普达吧。不久前,密歇根高等院校安娜堡教学区博士研究生科学研究生后科学研究科学研究员 Zhengxia Zou 进行了一项科学研究科学研究,不仅可以创建空中堡垒,更可以转变场景中的平均气温和太阳直射,让你有驾临其境的感觉。
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此外,该项科学研究科学研究完全依据视觉效果实际效果,能够十分好地应用于网上或线下推广场景,且可以推行及时处理。

二哈的移动古都堡?天空的地方?这幅图不是是让你想起了这两部电影中的场景……

上:《天空的地方》剧照;下:《二哈的移动古都堡》剧照。

是电影场景变为具体了沒有?的确一些人建造了一座空中楼阁?回应是也不是。

这座空中古都堡的确是人为因素要素「构建」的,但其实不是真实存在。它是密歇根高等院校博士研究生科学研究生后科学研究科学研究员 Zhengxia Zou 近期一项科学研究科学研究所呈现的具体实际效果。

慌野、路面、疾驰的小汽车,也是有天空的巨型神秘工程项目工程建筑物,有科幻 / 末世电影内味儿了。可是,这幅场景竟然是以千万里晴空的页面转换而成的。路面片非常超级变身科幻片?!

别心急,也是有招式。(以下案例左图为原始页面,下面的图为处理后页面。)

下面的图场景并不是是更像《天空的地方》了?

此次景让人想起一句音乐歌曲歌词「打开这深夜,抚摸寒星辰,我只求踏入圆月儿」。

除开变更天空(比如提高悬浮古都堡、变更色调和云朵等),该项技术性性还能变换场景中的平均气温和太阳直射。

今日平均气温阴雨天转晴。

雷暴预警信息信息内容!逐一一瞬间昏天黑地,雷击交迫。

看起来,该项技术性性仿佛都可以以以选用电影业了。那它是如何确保的呢?

该项科学研究科学研究确立明确提出一种用于视频中天空换置与和谐的视觉效果实际效果方法,该方法能够在设计方案设计风格可控性性的视频中自动式转换成真正的天空状况。以往的天空撰写方法要错误于静态数据数据信息相片,要无须须在智能化化手机上上上集成化化惯性力力精准精确测量控制模块(IMU)有利于拍摄视频,而该项科学研究科学研究是完全依据视觉效果实际效果的,对视频捕获设备机器设备没有一切要求,还能十分好地应用于网上或线下推广场景。此外,该方法可以推行及时处理,无需顾客互动交流。

科学研究科学研究工作中工作人员将这一造型设计造型艺术生产制造生产加工整个过程融解成 3 个每天每日任务:天空抠图(sky matting)、运动健身健身运动估计和图像融合,并在智能化化手机上上和行车记录仪在户外搜集到的视频努力行了实验,结果表明该方法在视觉效果实际效果质量以及太阳直射、动态性性方面均具有高保真度和十分好的普遍性。

大学毕业毕业论文详尽详细地址:arxiv.org/pdf/2010.11800.pdf

GitHub 详尽详细地址:github/jiupinjia/SkyAR

最新项目主页:jiupinjia.github.io/skyar/

Google Colab 详尽详细地址:colab.research.google/drive/1-BqXD3EzDY6PHRdwb3cWayk2KictbFaz?usp=sharing

方法

下边的图概述了该科学研究科学研究确立明确提出的方法,它由 3 个操纵控制模块组成:天空抠图互连网、运动健身健身运动估计提升优化算法以及 skybox。

天空抠图互连网用以检测视频帧中的天空地域。与以往将此整个过程定义为二元清楚度级分类(销售市场市场前景 vs 天空)难点的方法不一样,该科学研究科学研究设计方案计划方案了一种依据深层次学习培训学习培训的由粗到细的预测分析剖析 pipeline,以导致更精确的检测结果和更悦目的混和具体实际效果。

运动健身健身运动估计提升优化算法用于修补天空的移动。虚拟拍攝机捕获的天空视频务必在真实拍攝机的运动健身健身运动下进行三d3D渲染和同歩。该科学研究科学研究假设天空以及天空中的物品(例如,太阳光光、云等)位于于无尽远,而且用 Affine 引流方法引流矩阵实体模型她们相对性性于销售市场市场前景的运动健身健身运动。

skybox 操纵控制模块用于天空图像的曲解和混和。给定销售市场市场前景帧、预测分析剖析的天空抠图、运动健身健身运动关键主要参数,skybox 将依据运动健身健身运动曲解天空状况并将其与销售市场市场前景混和。skybox 还应用了重太阳直射和再度着色技术性性,使混和结果在色彩和动态性性范围方面更加真正。

进行重要点

该方法运用 ResNet-50 作为天空抠图互连网的序号器(全连接层被消除)。编编解码器一一部分包括 5 个卷积上抽样层(coordinate 卷积 + relu + 多段性上抽样)和一个清楚度级预测分析剖析层(coordinate + sigmoid)。该科学研究科学研究方法遵循 UNet [ 30 ] 的配置,并在具有一样房间内室内空间规格的序号器层与编编解码器层正中间再加残差连接。表 1 显示信息信息内容了该互连网的详细配置:

实验

天空提升随和温模拟仿真仿真模拟

除开前文及图上呈现的处理具体实际效果以外,该科学研究科学研究还呈现了该方法与 CycleGAN 方法正中间的对比结果,具体下列图 5 所显示信息:

图 5:该科学研究科学研究确立明确提出方法与 CycleGAN 的判断对比结果。

下表 2 得到了没有同平均气温转换场景下这二种方法的图像保真度定量分析剖析对比结果。该科学研究科学研究确立明确提出的方法在两个定量分析剖析考量指标值值和视觉效果实际效果质量上均显著好过 CycleGAN。

速度

下表 3 呈现了该科学研究科学研究确立明确提出方法的速度:

科学研究科学研究工作中工作人员运用配备一块英伟达显卡显卡 Titan XP GPU 和intel I7-9705k CPU 的台式一体机一体机机进行推理速度检验。对于不一样输出鉴别率来说,处理速度有一定的不一样:该方法在输出鉴别率为 640 × 320 时进行了及时处理速度 ( 24 fps ) ,在输出鉴别率为 854 × 480 时进行了接近及时处理的速度 ( 15 fps ) ,可是仍有十分大提升房间内室内空间。

根据统计分析剖析,天空抠图阶段务必花消十分多的时间,因此用高些效的 CNN 主杆互连网(如 MobileNet 或 EfficientNet)拆换 ResNet-50,可以提高处理速度。

局限性性性

该方法也存在一些局限性性性。

最开始,天空抠图互连网仅依据白天的图像训练,因此该方法可能无法检测晚上视频中的天空地域。

其次,当视频独特时间段没有天空清楚度时,或者天空中没有纹理时,该方法无法精确实体模型天空状况的运动健身健身运动。

下边的图 8 呈现了两个不了功案例:

写作者详细介绍

原文中写作者 Zhengxia Zou 现为密歇根高等院校安娜堡教学区的博士研究生科学研究生后科学研究科学研究员。他先后于 2013 年和 2018 年得到北京市市航空公司企业航空公司航空航天高等院校的学士和博士研究生科学研究生学士学位证书。其科学研究科学研究兴趣爱好喜好包括计算机视觉效果实际效果及其在遥感技术技术性、自动式安全性安全驾驶小汽车和电子器件器件手机上手机游戏等制造行业的相关应用。

他报名参加撰写的大学毕业毕业论文被 AAAI、CVPR、ICCV、ACM MM 等很多学术研究科学研究顶会接纳。此外,他还曾担任 NeurIPS、AAAI、ACCV 和 WACV 等很多学术研究科学研究交流会的程序委员会会,以及 ICLR 交流会及 IEEE Transactions on Image Processing 等好几份学术期刊的审稿人。

此前,机器设备的心报道过的一项的科学研究科学研究也是有他的报名参加。

Amazon SageMaker 实战演练演习案例实例教程(视频回顾)

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助机器设备学习培训学习培训开发设计设计方案者和数据信息信息内容科学研究科学研究家快速构建、训练和部署实体线实体模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器设备学习培训学习培训整个过程中每一个步骤的复杂工作中中,让开发设计设计方案高质量量实体线实体模型越来越越更加轻轻地松松。

10 月 15 日 -10 月 22 日,机器设备的心协作 AWS 举办 3 次在网上共享资源,全程回顾下列:

第一讲:Amazon SageMaker Studio 详尽表明

黄德滨(AWS 优秀解决方案计划方案架构师)重要详尽详细介绍了 Amazon SageMaker 的相关构件,如 studio、autopilot 等,并依据网上演试呈现这类重要构件对 AI 实体线实体模型开发设计设计方案高效率率的提升。

视频回顾详尽详细地址:app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow/v1/course/alive/l_5f715443e4b005221d8ea8e3

第二讲:运用 Amazon SageMaker 构建一个情感分析「机器设备人」

刘俊逸(AWS 应用科学研究科学研究家)重要详尽详细介绍了情感分析每天每日任务状况、运用 Amazon SageMaker 进行依据 Bert 的情感分析实体线实体模型训练、应用 AWS 数据信息资产发展壮大解决方案计划方案进行依据容器的实体线实体模型部署。

视频回顾详尽详细地址:app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow/v1/course/alive/l_5f715d38e4b0e95a89c1713f

第三讲:DGL 图神经系统系统软件互连网及其在 Amazon SageMaker 上的实践活动主题活动

张建(AWS 上海市市人力资源智能化化科学研究科学研究院优秀数据信息信息内容科学研究科学研究家)重要详尽详细介绍了图神经系统系统软件互连网、DGL 在图神经系统系统软件互连网中的作用、图神经系统系统软件互连网和 DGL 在行骗检测中的应用和运用 Amazon SageMaker 部署和管理方法方式图神经系统系统软件互连网实体线实体模型的及时推理。

视频回顾详尽详细地址:app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow/v1/course/alive/l_5f715d6fe4b005221d8eac5d

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