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3d deep learning最近有一些进展
[版面:葵花宝典][首篇作者:Caravel] , 2020年06月28日19:47:49 ,1206次阅读,9次回复
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Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jun 28 19:47:49 2020, 美东)

原来长期进展缓慢是没有很好的representation,传统的representation一般是
1. voxel
2. point cloud
3. surface mesh

三种表象都有一些问题,不太适合深度学习。最近的一个进展就是用neural network来
表示一个图像或者3d shape,叫occupancy network。想法其实很简单,就是这个
network的input是一个三维坐标,输出一个是这个点在内部还是外部的几率。这样就可
以得到一个3d shape的连续可微分表象。 这个工作是MPI提出来的,应该是一个很好的
思路,在简单3d的物体上效果很不错,得到的表象很光滑。 下一步就是看能不能scale
到更大的场景里面,怎么准备训练data?

https://www.youtube.com/watch?v=U_jIN3qWVEw



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※ 修改:·Caravel 於 Jun 28 19:48:40 2020 修改本文·[FROM: 73.]
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Liber8
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发信人: Liber8 (Space-Time continuum), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 00:04:07 2020, 美东)

几年前 我在本版发过一个NN 输入坐标的 用于学习形状 例子
这哥们应该cite我的帖子
【 在 Caravel (克拉维尔) 的大作中提到: 】
: 原来长期进展缓慢是没有很好的representation,传统的representation一般是
: 1. voxel
: 2. point cloud
: 3. surface mesh
: 三种表象都有一些问题,不太适合深度学习。最近的一个进展就是用neural network来
: 表示一个图像或者3d shape,叫occupancy network。想法其实很简单,就是这个
: network的input是一个三维坐标,输出一个是这个点在内部还是外部的几率。这样就可
: 以得到一个3d shape的连续可微分表象。 这个工作是MPI提出来的,应该是一个很好的
: 思路,在简单3d的物体上效果很不错,得到的表象很光滑。 下一步就是看能不能
scale
: 到更大的场景里面,怎么准备训练data?
: ...................



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lightroom
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发信人: lightroom (吃一条鱼,思考一个问题,法号三丰), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 00:11:22 2020, 美东)

不是搞cv的,看了一眼,要regularize gradients. 微一下要算二阶导吧。网络大了算
不动

【在  Caravel(克拉维尔)的大作中提到:】
:原来长期进展缓慢是没有很好的representation,传统的representation一般是
:1. voxel

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Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 01:19:52 2020, 美东)

这个领域经常有这种情况,大家都有类似的idea,但是大部分人就是随手试一下放弃了
。真正做出来需要突破一些技巧方面的东西。 我看了看这个组,似乎是做自动驾驶出
家的,有前途。

【 在 Liber8 (Space-Time continuum) 的大作中提到: 】
: 几年前 我在本版发过一个NN 输入坐标的 用于学习形状 例子
: 这哥们应该cite我的帖子
: scale



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sinical
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发信人: sinical (一江春水向东流), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 03:42:16 2020, 美东)

不错
拭目以待


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☆ 发自 iPhone 买买提 1.24.11
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※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 73.]

 
skyuncle
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发信人: skyuncle (aaa), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 05:25:42 2020, 美东)


简单而天才的想法
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TZarevich
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发信人: TZarevich (TZarevich), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 11:57:06 2020, 美东)

3D的数据主要是数据的处理更加困难,不像图像非常容易标准化。3D的数据信息更多,
在机器学习里面的复杂度和维度感觉更高,而且各种不同属性的信息怎么combine也是
一个没有很好解决的问题。

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※ 修改:·TZarevich 於 Jun 29 11:58:11 2020 修改本文·[FROM: 73.]
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suixing
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发信人: suixing (睡醒), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 12:12:01 2020, 美东)

几个问题探讨/请教:
1. Output 出来的文件格式是什么? 还是discretize 以后的surface mesh?
2. 图片没有比例尺 怎么确定大小?
3. Output 出来的东西 精确度受image input 影响很大吧 做3d识别估计可以 但工业
设计之类的要求能达到吗 比如sharp corner, large gradient in geometry

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Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 13:20:44 2020, 美东)

不敢当,我也只是业余爱好者。输出应该是一个neural network,我觉得并没有解决所
有的问题,因为demo 出来的case都比较简单,但是这条线看上去有前途,最近做的人
不少。

【 在 suixing (睡醒) 的大作中提到: 】
: 几个问题探讨/请教:
: 1. Output 出来的文件格式是什么? 还是discretize 以后的surface mesh?
: 2. 图片没有比例尺 怎么确定大小?
: 3. Output 出来的东西 精确度受image input 影响很大吧 做3d识别估计可以 但工业
: 设计之类的要求能达到吗 比如sharp corner, large gradient in geometry




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※ 修改:·Caravel 於 Jun 29 13:21:43 2020 修改本文·[FROM: 73.]
※ 来源:·WWW 未名空间站 网址:mitbbs.com 移动:在应用商店搜索未名空间·[FROM: 73.]

 
Caravel
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发信人: Caravel (克拉维尔), 信区: Programming
标  题: Re: 3d deep learning最近有一些进展
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 29 17:51:05 2020, 美东)

深学革命方兴未艾啊
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