不想花钱请设计师，又想把房子装得好看怎么办？网上的案例美图真的适合自己吗？设计师完全get不到我的点，而且明显感觉到了敷衍怎么办？装修中，我们就像十万个为什么，与其对装修细节各种不满意，不如自学几个软件直接模拟自家装修！今天蜜柚君重点介绍几款易上手的装修软件，保证人均大设计师，半天出图不是梦！01、酷家乐操作难度：★☆精细程度：★★酷家乐属于门槛比较低的装修 …
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声明以下内容为自己的学习笔记，内容拷贝自up Nenly， 侵删。思维导图交作业1man, short hair, gold hair, blue eyes, beard, red plaid shirt, woolen hat,(masterpiece:1.2), best quality, masterpiece, highres, original, …
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI一夜之间，CV被大模型“解决”了（狗头）。万物皆可吉卜力之后，GPT-4o原生多模态图像生成更多玩法被开发出来。一个男友回头表情包，可以秒变语义分割图。也可以秒变深度图。这下不光上一代AI画图工具和设计师，计算机视觉研究员也哭晕在厕所了。这是NASA前工程师测试特斯拉自动驾驶系统的伪装“隐形墙”，在GPT-4 …
Credit: NetEase YoudaoTMTPOST -- NetEase Youdao has developed the 14B small-parameter domain-specific model based on its self-developed Ziyue Translation Large Model 2.0, a signifi …
T3DNet: Compressing Point Cloud Models for Lightweight 3D Recognition标题：T3DNet: 压缩点云模型以实现轻量级3D识别地址：https:arxiv.orgpdf2402.19264.pdf摘要：3D点云已被广泛运用于许多移动应用场景，包括自动驾驶和移动设备上的3D感知。然而，现有的3D …
MeshCNN引入了网格池化操作，使我们能够将cnn应用到三维模型中。将机器学习应用于3D数据并不像应用于图像那样简单。3D数据有很多表示形式，但选择决定了您可以使用哪种学习策略。在本文中，我将介绍一个特别有趣的策略(至少对我来说是)，叫做MeshCNN:一个有优势的网络。本文描述了一个用于处理3D模型的分类和分割任务的通用框架。也许它最有趣的特性是它的网格 …
编辑：LRS【新智元导读】机器开始理解3D世界了！通过对齐三维形状、二维图片以及相应的语言描述，多模态预训练方法也带动了3D表征学习的发展。不过现有的多模态预训练框架收集数据的方法缺乏可扩展性，极大限制了多模态学习的潜力，其中最主要的瓶颈在于语言模态的可扩展性和全面性。最近，Salesforce AI联手斯坦福大学和得克萨斯大学奥斯汀分校，发布了ULIP（C …
三维点云具有非常强的空间表达能力，完美保留了原始空间几何结构，能够很好地刻画物体的表面特征及深度信息，但同时也具有空间分布不均，数据散乱无序的特点，给三维点云数据的处理带来一定挑战。三维点云分类是重要的研究方向之一，分类方法主要有3类：第一类方法通过手工提取特征[1]实现点云分类，合适特征的设计和选取很大程度上依靠经验和运气，这种方式无法充分利用点云数据相关 …
三维点云数据的深度神经网络已被广泛用于现实世界，特别是安全关键应用。然而，他们对腐败的鲁棒性研究较少。在本文中，我们提出了ModelNet40-C，这是第一个关于三维点云损坏鲁棒性的综合基准，包括15种常见的和现实的损坏。我们的评估显示，ModelNet40和ModelNet40-C在最先进（SOTA）模型的性能上存在明显的差距。为了缩小差距，我们在评估了一 …