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模型数据集导出转换通用
模型格式
插件
基于超图SuperMap iObjects .NET 写的一个转换工具 可以批量将模型数据集内的对象导出。导出包含(模型+坐标系文件.xml) 目前导出格式支持(s3m,s3mb,osgb,fbx,gltf)
2025-04-16 10:25:17
325.52MB
转换工具
1
免费3D/GIS/BIM
模型格式
转换器,导出格式包括:gltf/glb、标准3Dtiles、fbx、obj
葛兰岱尔
模型格式
转换器支持导入的3D/BIM/GIS软件或
模型格式
包括: BIM格式:Revit、Bentley、Tekla、Sketchup、Rhino3D、Nwc/Nwd; 3D格式:Siemens Nx(UG)、Creo(proE)、CatiaV5、Solidworks、Inventor、stp/step、fbx 流程工业:PDMS、SP3D; GIS格式:Osgb(倾斜摄影模型)、tif、shp、Las(点云); 葛兰岱尔
模型格式
转换器可导出格式包括:gltf/glb、标准3Dtiles、fbx、obj。 可满足Unity3D、Unreal(UE)、Cesium、ThreeJS等开源3D/BIM/GIS平台数字孪生应用格式要求。 格式转换只是基础,葛兰岱尔
模型格式
转换器还能对3D/BIM模型中的标准管线构件进行自动减面,降低3D/BIM模型三角面片数量;将3D/BIM构件ID输出到转换格式(fbx、gltf/glb、3dtiles、obj)几何数据中,并实现与输出为DB数据文件的3D/BIM源模型结构/属性数据一一对应。
2023-09-18 17:42:32
316.21MB
bim
模型格式转换
3D模型
revit
1
椰子树C4D
模型格式
.zip
椰子树C4D
模型格式
.zip
2022-12-12 09:27:55
98KB
椰子树C4D模型格式.zip
1
模型格式
转换器2.0 支持pmx转fbx
模型格式
转换器2.0 支持pmx转fbx 还支持多种常用格式
2022-11-01 09:09:56
4.94MB
pmx
fbx
模型
格式
1
yolo
模型格式
转换小工具
支持pt转onnx(训练好的pt文件),yaml转onnx,py转onnx
2022-09-29 10:05:04
270.37MB
小工具
1
FBX转MD5
模型格式
命令行工具V1.0
V1.0版本:支持将fbx文件转换成md5mesh,md5anim文件格式。 命令行参数支持如下选项: -i [fbx文件地址] 输入的FBX文件源地址 -o [输出目录(可选)] 输出的MD5的保存目录(如果忽略将保存在源目录) 示例:fbx2md5 -i c:/1.fbx -o d:/model 示例:fbx2md5 c:/1.fbx 也可以直接将fbx文件,拖放到fbx2md5.exe上进行转换。
2022-08-14 21:56:15
3.06MB
fbx2md5
1
assimp_viewerd可视化查看各种
模型格式
assimp_viewerd是个exe程序,查看几十种
模型格式
2022-06-09 22:03:02
39.66MB
assimp
fbx
obj
3ds
1
深度学习+tensorflow
模型格式
转换uff
uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl 直接pip安装
2022-04-13 17:06:48
51KB
深度学习
1
编译好的assimp模型读取开源工程
编译好的assimp模型读取开源工程 采用VS2010创建好的工程 可以使用VS直接打开运行、调试
2022-02-09 15:48:00
83.24MB
assimp工程
C++
OpenGL
多种模型格式
1
用于ONNX
模型格式
的深度学习工具箱转换器:在MATLAB中导入和导出ONNX:trade_mark:模型,以与其他深度学习框架互操作-matlab开发
在MATLAB内导入和导出ONNX:trade_mark:(开放神经网络交换)模型,以与其他深度学习框架互操作。 ONNX使模型可以在一个框架中进行训练,然后转移到另一个框架中进行推理。 从操作系统或在MATLAB中打开onnxconverter.mlpkginstall文件将启动您所拥有版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2018a及更高版本。 用法示例: %%导出为ONNX
模型格式
净=挤压%导出的预训练模型filename ='squeezenet.onnx'; exportONNXNetwork(net,文件名); %%导入导出的网络net2 = importONNXNetwork('squeezenet.onnx','OutputLayerType','classification'); %在随机输入图像上比较两个网络的预测img = rand(net.Layers(1).I
2021-12-11 16:34:29
6KB
matlab
1
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