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搜索资源列表

  1. 3d点云拓扑结构表征

  2. 分布式传感器网络对目标区域的覆盖性能是整个分布式网络信息获取 的基础 . 已有研究工作分别在 2 维和3 维空间, 主要通过单位圆覆盖模型和球覆 盖模型进行传感器网络系统覆盖性能分析.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-20
    • 文件大小：744448
    • 提供者：u010383100

  1. 点云模型(兔子猫咪海豚)

  2. 兔子、猫咪和海豚的三维点云模型，可以用于3D打印，数据处理等等

  3. 所属分类：游戏开发

    • 发布日期：2015-01-28
    • 文件大小：456704
    • 提供者：a573233077

  1. C++实现3D点云数据的泊松重建

  2. 压缩包中含有部分3D点云文件，并有完整的以VS2010为开发平台开发的win32项目，可以完美运行。主要实现3D点云文件的曲面重建，可将残缺模型重建为较为理想的新模型却不改变模型原本的拓扑结构。

  3. 所属分类：VR

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：goodli199309

  1. 火箭浣熊3D点云模型

  2. 《银河护卫队》中备受喜爱的卡通人物火箭浣熊的3D点云模型，也可用于激光内雕

  3. 所属分类：其他

    • 发布日期：2018-08-05
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_41020430

  1. C#读取点云数据.rar

  2. 通过C#读取点云数据，技术以及源码都在压缩包里面，详细可查看。点云数据即用txt文档描写，通过解析得到3D模型

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：90112
    • 提供者：iMaxo

  1. 基于ICP算法的ICP点云地图构建——MATLAB.zip

  2. 对3D模型进行ICP点云匹配从而得到局部点云地图的示例，其中包括点云地图的绘制和ICP算法的实现（不包括用于示例的3D模型）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：2048
    • 提供者：SUBSTITUTEMAN

  1. 点云obj存储文件 3

  2. obj 格式 是由Alias|Wavefront Techonologies公司从几何学上定义的3D模型文件格式，是一种文本文件。通常用以“#”开头的注释行作为文件头。数据部分每一行的开头关键字代表该行数据所表示的几何和模型元素，以空格做数据分隔符。 对于点云数据来说，其中最基本的两个关键字： v 几何体顶点 (Geometric vertices) f 面 (Face) 示例： 一个四边形的数据表示： v -0.58 0.84 0 v 2.68 1.17 0 v 2.84 -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：621
    • 提供者：tony2278

  1. 点云obj存储文件 2

  2. obj 格式 是由Alias|Wavefront Techonologies公司从几何学上定义的3D模型文件格式，是一种文本文件。通常用以“#”开头的注释行作为文件头。数据部分每一行的开头关键字代表该行数据所表示的几何和模型元素，以空格做数据分隔符。 对于点云数据来说，其中最基本的两个关键字： v 几何体顶点 (Geometric vertices) f 面 (Face) 示例： 一个四边形的数据表示： v -0.58 0.84 0 v 2.68 1.17 0 v 2.84 -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：202752
    • 提供者：tony2278

  1. 点云obj存储文件 1

  2. obj 格式 是由Alias|Wavefront Techonologies公司从几何学上定义的3D模型文件格式，是一种文本文件。通常用以“#”开头的注释行作为文件头。数据部分每一行的开头关键字代表该行数据所表示的几何和模型元素，以空格做数据分隔符。 对于点云数据来说，其中最基本的两个关键字： v 几何体顶点 (Geometric vertices) f 面 (Face) 示例： 一个四边形的数据表示： v -0.58 0.84 0 v 2.68 1.17 0 v 2.84 -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：58368
    • 提供者：tony2278

  1. 基于SIFT特征点的三维点云模型盲水印算法_商静静.pdf

  2. 3D点云模型加水印，自己从学校的论文库里下载的，希望能给你们带来帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：606208
    • 提供者：weixin_44804447

  1. 源代码--3D点云视觉--Halcon读取点云并且显示3D模型.zip

  2. 基于halcon视觉库开发的3D点云数据读取，并实时显示3D点云模型，提供了开发的所有源代码，包括读取点云数据的源代码

  3. 所属分类：桌面系统

    • 发布日期：2020-10-29
    • 文件大小：6144
    • 提供者：qq_33242398

  1. SFA3D:基于3D LiDAR点云的超快速，准确的3D对象检测（PyTorch实现）-源码

  2. 基于3D LiDAR点云的超快速，准确的3D对象检测 特征 基于LiDAR的超快速，准确的3D对象检测 快速训练，快速推理 无锚的方法 没有非最大抑制 支持 发布预训练的模型 技术细节在描述 更新2020.09.06 ：添加ROS源代码。 已经完成了出色的工作。 实现在 演示（在单个GTX 1080Ti上） 2.入门 2.1。 要求 有关设置虚拟环境的说明，请参见。 git clone https://github.com/maudzung/SFA3D.git SFA3D cd S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：weixin_42133753

  1. CIF:带有生成条件可逆流网络表示点云的官方存储库-源码

  2. 用生成条件可逆流网络表示点云 这是本文的PyTorch实现： MichałStypułkowski，Kacper Kania，Maciej Zamorski，MaciejZięba，TomaszTrzciński，Jan Chorowski 预印本。 正在审查中。 介绍 本文重点介绍了一种新颖的3D点云生成方法，该方法利用了基于可逆流的模型。 该方法的主要思想是将点云视为使用特定于云的神经网络建模的3D空间中的概率密度。 为了捕获点云之间的相似性，我们依赖于网络之间的参数共享，每个云只有一个很

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42111465

  1. 不规则模型的质量3D点云的并行快速排序算法

  2. 针对没有显式拓扑关系的质点云，提出了一种并行快速排序算法。 引入了莫顿阶并将其用于合并一维数据。 生成不规则模型的质量点云，对应的地址代码称为Morton码，这些点存储在八叉树结构链中。 然后使用基于欧几里得距离的并行快速排序算法对CPU和GPU进行排序。 点的k个最近邻居可以位于链中。 实验结果表明，该算法可以节省大量时间，并且可以直接搜索k点的最近邻。 该算法比在整个点云上使用的那些复杂排序方法更简单。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：787456
    • 提供者：weixin_38557515

  1. 基于Clifford代数的3D点云模型数字水印算法

  2. 基于Clifford代数的3D点云模型数字水印算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：752640
    • 提供者：weixin_38717143

  1. 扩散点云：用于3D点云生成的扩散概率模型（CVPR 2021）-源码

  2. 用于3D点云生成的扩散概率模型 [] [] CVPR 2021论文“用于3D点云生成的扩散概率模型”的官方资料库。 更新 2021年3月1日，代码即将发布。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_42128988

  1. awesome-point-cloud-analysis：关于点云分析（处理）的论文和数据集的列表-源码

  2. 真点云分析 对于任何想研究3D点云的人。 如果您发现很棒的论文/代码/数据集或有一些建议，请联系 。 感谢您对研究界的宝贵贡献 :grinning_face_with_big_eyes: 有关更多最新论文，请访问 - Recent papers (from 2017) 关键字词 dat. ：数据集| cls. ：分类| rel. ：检索| seg. ：细分det. ：检测| tra. ：跟踪| pos. ：姿势| dep. ： 深度reg. ：注册| rec. ：重建| aut. ：自动驾

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42151373

  1. 图3D点上的神经网络-源码

  2. 背景 3D点云数据在行业中广泛用于表示现实世界中的形状。 与3D网格相比，像（x，y，z）这样的点的格式更加直观，并且与数学兼容。 更不用说3D点数据更易于存储和读取。 3d点数据的深度学习任务主要集中在对象分类和分割上。 目前用于解决这些任务的一种流行模型是PointNet，它在一组点上训练了排列不变模型。 但是，一组点也可以视为图形。 在此项目中，我们将探索在3d点云分类上使用图谱神经网络（GNN）并将其性能与PointNet进行比较。 数据集：ModelNet40和ShapeNet 在这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：425984
    • 提供者：weixin_42160376

  1. 用于三维重建的点云单应性迭代最近点配准算法

  2. 点云配准是光学三维(3D)轮廓测量术的关键技术之一。无标志点的点云配准大多由迭代最近点(ICP)算法实现。为提高ICP 算法的性能，提出了一种基于点云单应性的迭代最近点配准算法。描述了该算法中单应性点对的建立方法，并推导了点云之间的坐标变换。用一种手持式三维轮廓扫描仪对一个同时具备高频轮廓和低频轮廓的石膏像进行扫描，共得到92帧点云。利用改进ICP算法，82帧点云被成功配准。同时也利用三种具有代表性的ICP算法对这92 帧点云进行配准实验以作比较。实验表明，该算法具有稳健性强、收敛速度快、收敛精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38682518

  1. fastai_sparse：2D3D稀疏数据的3D增强和变换，例如3D三角形网格或欧几里得空间中的点云。 扩展Fast.ai库以训练子流形稀疏卷积网络-源码

  2. fastai_sparse 这是库的扩展，用于训练子流形稀疏卷积网络，该网络适用于2D / 3D稀疏数据，例如3D几何网格或欧几里得空间中的点云 目前，该库中有 ，这是迄今为止3D最好的（ScanNet基准，ShapeNet研讨会）。 安装 fastai_sparse兼容于：Python 3.6，PyTorch 1.0+ 一些关键的依赖关系： PyTorch稀疏卷积模型： 。 PLY文件阅读器和3D几何网格转换由实现。 在jupyter笔记本实施例中用于交互式可视化。 查看详细信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42169674
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