Unity 3D动态云彩3D Animated Clouds v1.102 仅供学习，请勿商用。

点云标签工具 用于标记单点云或点云流的工具。 给定KITTI点云数据集的姿态，我们将加载重叠点云的图块。 因此，在某个区域中一次标记了多个点云。 特征 支持KITTI视觉基准点云。 xml中易于阅读的标签描述文件允许定义标签名称，id和颜色。 现代OpenGL着色器，甚至可以渲染数百万个点。 用于标记单个点和多边形的工具。 标签的过滤使轻松标记复杂的结构变得容易。 依存关系 柳絮 本征> = 3.2 提升> = 1.54 QT> = 5.2 OpenGL核心配置文件> = 4.0 （柳絮包） 建造 在Ubuntu 16.04和18.04上，可以从程序包管理器安装大多数依赖项： sudo apt install git libeigen3-dev libboost-all-dev qtbase5-dev libglew-dev catkin 此外，请确保您已安装和动词：

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

KeypointNet 完整的数据集现在可用！ KeypointNet是一个大规模且多样化的3D关键点数据集，通过利用基于ShapeNet模型的众多人工注释，包含来自16个对象类别的83,231个关键点和8,329个3D模型。 我们的论文可在上获得并被CVPR 2020接受。您可以在以下位置浏览我们的数据集 。 消息！ 现在发布了两个有趣的无监督关键点检测器： （无序但SE（3）不变）和 （非SE（3）不变但有序）！ 变更记录 有关更新的数据集信息，请参阅 关键点数据 数据集可以从或下载。 带注释的JSON数据放置在注释下。 此外，我们还提供了下PCD的每个ShapeNet模型采样点云（2048点）。 我们已经为飞机（1022型号），浴缸（492型号），床（146型号），瓶子（380型号），瓶盖（38型号），汽车（1002型号），椅子（999型号），吉他等标签进行了处理和清洗。

TEASER ++：快速且可认证的3D注册 TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可靠的点云注册库。 关于 左：由生成的对应（绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值对应）。右：由TEASER ++估算的对齐方式（绿色点表示由TEASER ++找到的像素）。 TEASER ++可以解决3D中两点云之间的刚体转换问题。即使输入的对应关系中有大量异常值，它也能很好地执行。有关概念的简短介绍，请我们的。有关更多信息，请参阅我们的论文： ， ，和 ， “TEASER：快速认证的点云登记”。 [cs，math]，2020年1月。（ ） 和 ，“具有极高异常值率的鲁棒配准的多项式时间解决方案”，《机器人技术：科学与系统》（RSS），2019年。（ ） 如果您发现此库有用或在您的项目中使用它，请引用： @article { Yang20

体积雾云 在Unity中随意渲染体积渲染。

The dataset contains 10,000 satellite images and almost 50,000 mesoscale cloud clusters. 这个数据集包含10,000个卫星图像以及近50,000个中尺度云簇 Understanding Clouds from Satellite Images_datasets.txt

使用Katz投影将点云投影到2D虚拟图像中。然后我们使用预先训练的卷积神经网络对图像进行语义分割。为了获得语义分割的点云，我们将分数从分段投影回点云。我们的方法是在semantic3D数据集上进行评估的。我们发现我们的方法与最先进的技术相当，没有对Semantic3D数据集进行任何微调。

DeepGCN：GCN可以像CNN一样深入吗？ 在这项工作中，我们提出了成功训练非常深的GCN的新方法。 我们从CNN借用概念，主要是残差/密集连接和膨胀卷积，然后将其适应GCN架构。 通过广泛的实验，我们证明了这些深层GCN框架的积极作用。 概述 我们进行了广泛的实验，以展示不同的组件（＃Layers，＃Filters，＃Nearest Neighbors，Dilation等）如何影响DeepGCNs 。 我们还提供了针对不同类型的深层GCN（MRGCN，EdgeConv，GraphSage和GIN）的消融研究。 进一步的信息和详细信息，请联系和 。 要求 （仅用于可视化） （仅用于可视化） conda环境 为了设置运行所有必要依赖项的conda环境， conda env create -f environment.yml 入门 您将在文件夹中找到有关如何使用我们的代码对3