D2V - цифровое агентство,. d2d wtynh .

D2d wtynh Мы не новички. Мы не пришли из ниоткуда. У нас есть знания и опыт потому что мы работали над тем, что известно как агентство для известных брендов. Мы создаем, разрабатываем и запускаем веб-сайты, платформы, мобильные применения или специальные У вас есть требования, у нас есть требования Амбиции, воображение и инструменты чтобы соответствовать им. Три к одному к нам. Не ошибитесь! Вам понравится то, что мы делаем. Мы не подражаем, мы функциональны. Мы не копируем, мы не моделируем себя кому-либо, нет. Плавное движение? Пиксельное совершенство? Приносите и давайте готовить! Развитие Мы склоняем головы Чтобы избежать скуки. Мы говорим "да". Все, что вы хотите, чтобы мы использовали. HTML5, Flash, iOS, Android. Машинное обучение. С большим удовольствием Сделайте что-нибудь с революционерами от маркетинга Люди, которые не боятся новых подходов И инновационные решения. Прощайте, консерваторы. Это выгодно для взлетно-посадочной полосы Тестирование юзабилити и фокус-группы. Хорошая работа была завершена. D2V Улица Дмитрия Ульянова 6к1 Академическая, Москва 2D-to-3D: Услуги по проектированию экспериментов с реконструкцией формы. Здравствуйте, хабрапользователи! Сегодня мы хотели бы поделиться опытом создания сервиса для экспериментов с 3D-реконструированными моделями. В этом посте мы сделаем следующее Кратко объясните, что такое работа 2D в 3D. Посмотрите на наиболее успешные алгоритмы и функции. Сравнить параметрические и непараметрические подходы к восстановлению формы лица и тела человека Узнайте, как устроен сервис для тестирования моделей пространственной реконструкции. Тот, кто хочет использовать "чудеса науки" как повод переселить девушку с обложки глянцевого журнала в ее собственную комнату, должен хотя бы следить за нами на AR =). Примечание от PHYGITALISM, партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы VR/AR & amp; AI. Работа из 2D в 3D Вкратце, работа из 2D в 3D включает в себя суть проблемы: есть 2D-данные (одно или несколько изображений объекта, видео объекта, снятое с разных сторон, контуры объекта и т.д.). данные), и 3D-геометрия этого изображения должна быть восстановлена алгоритмами машинного обучения или отнесена к этому классу. Существует аналогичная проблема восстановления трехмерной формы объекта, но с немного большим количеством информации во входном алгоритме. (Облака). В недавно опубликованной обзорной статье, сравнивающей и обсуждающей различные подходы к этой проблеме, стоит отметить: "Чему учат сети 3D-реконструкции с одним видом?". [1], в котором автор предложил оригинальный алгоритм реконструкции. Полигональные сетки были извлечены из изображений одиночного обзора и сравнены с другими моделями SOTA в 2019 году. Кстати, рассматриваемая далее задача относится к тому же узкому классу задач реконструкции 3D-изображений с одним видом. С общей точки зрения на эту проблему, стоит отметить, что существующие подходы основаны на различные обучающие представления (кодер/декодер, GAN и т.д.), и 3D-представления в различных форматах (некоторые подходы используют воксельные, сеточные или даже параметрические представления), и Различные функции ошибок. Подробнее о различных типах обучения представлению можно прочитать в ставшей уже классической статье "Обучение представлению: обзор и новые перспективы" [3]. В статьях здесь мы описали различные форматы представления 3D данных и различные функции потерь (один и два раза), и стоит упомянуть, что у paperswithcode есть отдельная страница, посвященная именно этому проекту. Примеры архитектур 3D реконструкции Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных архитектур преобразования 2D в 3D. Традиционно все архитектуры можно разделить следующим образом конечные трехмерные представления (например, сетки, облака точек, воксели и т.д.); и Параметрические или непараметрические модели, и Универсальные модели или модели, адаптированные к определенному классу объектов. 1. сетка R-CNN [2019/Facebook Research] [4]. В этой работе исследователи из Facebook AI Research разработали Mesh R-CNN [5] (на русском языке есть много хороших обзоров этой архитектуры. См., например, этот пост) применяется для выделения масок объектов на изображении. Затем на основе этих масок создается воксельная сетка будущей модели, а на заключительном этапе вершины вокселей преобразуются с помощью свертки графов, в результате чего получается полигональная модель. Стоит отметить продуманный подход к выбору функции ошибки и регуляризации. На странице проекта на GitHub есть Collab, позволяющий протестировать модель с помощью изображений. Эта модель использует возможность того, что определенные пространственные точки принадлежат внутри объекта, как форму представления 3D-объекта. Первое преимущество этого подхода заключается в том, что конечные фигуры получаются гладкими и четкими для параметрических представлений (результирующая полигональность может быть выбрана, а сетка оптимизирована для нормального знания). Второе преимущество заключается в том, что количество входных параметров невелико и фиксировано, что делает нейронную сеть очень компактной. Стоит отметить тот факт, что сеть по сути приближается к некоторым возможным функциям, описывающим форму, и способ, которым эта схема кодирует входную информацию - \ x может быть произвольным. Этот подход позволяет решать разнообразные задачи из области 3D ML, как продемонстрировали авторы. Эта работа не связана с 3D реконструкцией одиночного вида, но является интересным примером использования другого 3D представления - TSDF (расстояние подписи / площадь вокселя с возможностью наличия точки поверхности в каждом вокселе). В этом подходе TSDF создается для каждого кадра с помощью метода просмотра, и TSDF всех кадров централизуется, в результате чего получается итоговый TSDF вместе с меткой класса для каждого вокселя на основе меток класса 2D-фотографии. Особенностью данной работы является универсальность объектов, к которым может быть применена архитектура, а также то, что с ее помощью можно реконструировать не только геометрию отдельных объектов, но и целых регионов пространства. Реконструкция геометрии человеческого тела Давайте определим отдельные модели, приспособленные для реконструкции геометрии человеческого тела в целом или лица в частности. Давайте сначала рассмотрим параметрические модели. Мы уже исследовали параметрические модели поверхностей лица человека в дифференциальном рендеринге, используя классическую модель, разработанную в Институте Макса Планка в 1999 году. Его можно резюмировать следующим образом:. 'Геометрия поверхности представляет собой параметрическое семейство поверхностей, постоянных в допустимых конфигурациях для каждого значения параметра'. В модели используется FLAME-представление геометрии человеческого лица. Помимо геометрии и текстур, модели можно придать определенные позы и выражения лица из шаблонов (своего рода альтернативная модель Deep Fake). Поскольку базовая геометрия средней части лица уже встроена в FLAME, оценка неровностей и деталей сетки приводит к получению более детальной и менее шумной поверхности. Параметрическая модель человеческого тела с оценкой ключевых точек. Эта модель основана на минимизации отклонения пар ключевых точек, что устраняет необходимость использования набора 3D-данных для обучения. На видео выше показана демонстрация видеопрототипа приложения, выбранного для тестирования. Недостатком параметрических моделей является то, что они не могут воссоздать детали, отличные от основной формы лица и тела (например, одежду, аксессуары, предметы в руках и т.д.). Эта непараметрическая модель реконструкции человеческого тела и текстуры, разработанная Facebook AI Research, является улучшением предыдущей работы PiFU [10]. Основная идея первой версии архитектуры заключается в том, что поле пространственной вероятности предсказывает принадлежность изображения к определенной точке внутри тела (+ аналогичная сеть предсказывает цветовой облик тела, проецируемый пикселями). ). После получения этого поля вероятности строится пульпа и раскрашивается на основе карты вероятности текстуры с помощью метода марширующего куба. Новая модель разделяет реконструкцию геометрии на два уровня: глобальная геометрия (форма тела) и локальная геометрия (детализация), что позволяет более детально реконструировать сетку. Создайте свой собственный онлайн-сервис из 2D и 3D моделей Предположим, вы исследователь, который хочет протестировать большое количество моделей, или разработчик, который хочет создать простую службу тестирования моделей из 2D в 3D. Мы столкнулись с этими проблемами и выбрали конвейерный путь обработки данных. Каждый этап представляет собой отдельный контейнер Docker и веб-клиент, написанный на JS для визуализации и взаимодействия с сервисом - посмотрите на сервис 2D to 3D, чтобы увидеть, как он работает. Клиент взаимодействует с сервисом через браузер устройства. Фронт-енд написан на JS и минимально оформлен в виде одного экрана для выбора 2D-3D моделей и их параметров. Сервер реализован на языке Python и работает в контейнере Docker. Когда сервер принимает данные от пользователя, они сохраняются в хранилище данных, а RabbitMQ (также запущенный в отдельном контейнере Docker) отправляет задание на обработку в службу 2D-3D. Сначала (хотя это не обязательно для всех моделей) изображение нужно обрезать, причем только там, где присутствуют люди (маски обрезания и выделения). Поэтому вы можете обернуть свой любимый современный фреймворк для зрения в контейнер Docker и использовать Gluon-CV. Данные, полученные после предварительной обработки, также помещаются в хранилище, содержащее исходные данные. После предварительной обработки изображений работа по реконструкции поручается алгоритму геометрической реконструкции (в данном случае PIFU HD). Исходный код автора был модифицирован и интегрирован в конвейер, оптимизированы память и производительность: поскольку многие алгоритмы 3D ML требуют вычислений на видеокарте, этот раздел был реализован в виде контейнера nvidia-docker. После получения 3D-моделей они могут быть . glb и затем использовать мощность AR-модели в браузере (опционально модель может быть . формат USDZ, чтобы можно было использовать модель и устройство iOS, но обратите внимание на существующие ограничения). В будущем модули могут быть легко заменены или добавлены в такой конвейер для работы с различными архитектурами, что позволит делиться экспериментами со всем миром (что мы, собственно, и пытаемся сделать). Мы надеемся, что вам понравится идея научить машины "лепить" изображения. Мы будем рады, если вы поделитесь с нами своими идеями о применении такой модели на практике. Источник. Татарченко М. и др. Чему учат сети трехмерной реконструкции с одного вида? // Труды конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию стандартов. -20199. -с. 3405-3414.[статья]. Фирман, Майкл и Мак Аодха, Ойсин и Джулье, Саймон, Бростоу и Габриэль Дж. (2016). Глубина / структурированные положения для ненаблюдаемых вокселей из FIRMAN CVPR 2016 [код]. Bengio Y., Courville A., Vincent P: // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. - 2013.- Т. 35.- № 8. - С. 1798-1828.[έγγραφο]. Гкиоксари Г., Малик Дж., Джонсон Дж. Mesh r-cnn // Труды Международной конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению. - 2019. - С. 9785-9795. [бумага] [код]. Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, Ross Girshick, 'Mask R-CNN'. arXiv:1409. 4842 2017-2018 [paper] [code]. Mescheder L., et al. Оккупационные сети: обучение 3D-реконструкции в пространстве функций // Труды конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов. - 2019. - С. 4460-4470 [paper] [code]. Murez Z. et al. Atlas: end-to-end 3D реконструкция сцены по позированным изображениям //arXiv preprint arXiv:2003. 10432.- 2020 [страница проекта]. Kanazawa, A. et al. End-to-end reconstruction of human shapes and poses // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. - 2018."- С. 7122-7131.[Страница проекта]. Feng Y. et al. Learning Detailed Animatable 3D Face Models from In-The-Wild Images //arXiv preprint arXiv:2012. 04012.- 2020. [Paper][Code]. Saito, S. et al. Pifu: Pixel-positioned implicit functions for high-resolution clothed human digitisation // Труды Международной конференции по компьютерному зрению IEEE/CVF. - 2019. p. - С. 2304-2314.[ σελίδα έργου]. Saito, T. et al. Pifuhd: Multilevel pixel-aligned implicit functions for high-resolution 3D human digitisation // Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. - 2020. pp. - С. 84-93.[ σελίδα έργου]. 3D μηχανική μάθηση βαθιά μάθηση τρισδιάστατηανακατασκευή Блог компании IT-центр МАИ Работа με 3D игры Машинное εκπαίδευση D2d wtynh Alcatel OT6039Y iRU B1001GW μαύρο Digma EVE 8.0 3G Фотография Nikon CoolPix S3700 Microsoft 430 DS Samsung Galaxy Tab E 3G SM-T561 λευκό Ильвис TW21 Digma Eve 10. 2 3G Download Philips 48PFT4100/60 LG 32LF580U Smart LED Ирбис TX26 Время Планшет Digma Platina 7. 86 3G. AOC e960Prdas Samsung SM-G531HZWDSER ASUS Zenphone 2 ZE551ML Alcatel OT6039Y ασημί Мы предлагаем Πιστοποιητικά ποιότητας, gaрантию, страховку. Консультацию перед заказом при выборе και заказе товара. Удобные способы оплаты покупок. Доставка техники и аксессуаров до дома. 2014-2023 © KM2D. RU - Интернет магазин цифровой техники και аксессуаров Все права защищены Δημιουργία ιστοσελίδας και σχεδιασμός : Cloudwalker. ru Ключевое решение 2 K2D предлагает все необходимое для создания успешного дизайна - опыт, идеи и технологии. Мы реализуем маркетинговые идеи клиентов и готовы предложить профессиональную помощь на всех этапах создания бренда, от брендинга до создания названия торговой марки. Знаки, логотипы, слоганы, рекламные планы и тексты - это наш вклад в создание и продвижение вашего бренда. Написание текстов и стратегий коммуникации бренда Разработка логотипов и фирменных стилей Создайте брендбук Создание навигационных систем Разработка сайтов и интерфейсов: простые целевые страницы, рекламные сайты, сложные интерфейсы для мобильных телефонов, онлайн-сервисы. Предоставляйте современные адаптивные дизайны, которые изменяют внешний вид и логику страницы в зависимости от типа устройства, на котором она отображается. Конкурентный анализ и создание оригинальных Планирование веб-сайтов и интерфейсов Создание иллюстраций и 3D-изображений Разрабатывайте приложения, ориентированные на мобильные устройства Адаптивный к сложности веб-дизайн Дизайн упаковки - это самый тонкий вид маркетинговой коммуникации. Это работает в том смысле, что философия бренда сталкивается с личным опытом потребителя, а абстрактные идеи маркетинга сталкиваются с технической реальностью производства. Хороший дизайн упаковки решает все эти проблемы и делает продукт не только успешным, но и ценным. Анализ и развитие идей Форма Упаковка Дизайн этикетки 2000 Веселье. Интеграция основных российских систем в области создания единого аудиовизуального пространства для совместной работы и принятия решений. Читать далее. 27 лет на аудиовизуальном рынке 2000 Реализация комплексного проекта 380 диспетчерских пунктов Наш опыт в цифрах - это наш опыт Что мы делаем Что мы делаем Мы создаем комфортную среду для принятия решений и применяем современные технологии для эффективного сотрудничества и обучения. Используя сайт D2K.RU, пользователь соглашается с политикой конфиденциальности компании в отношении обработки персональных данных. Карта сайта О ношении проектного предупреждения Ваше новое общение Вконтакте Facebook Twitter YouTube Copyright 1998-2023 'Delight 2000'. Полное разведение запрещено, а разведение любой части этого сайта строго запрещено.