最新消息 ------------------------------------------------​-------- 来我们的社区获取新闻，支持，教程和免费邮票。 特别优惠:获得我们的世界建设包八折!!​ 在游戏、模拟游戏或虚拟世界中需要帮助?与我们联系。 ----------------------------------------------------------------​--------- 用Gaia Pro 2023在几分钟内制作令人惊叹的3D世界! Gaia可以轻松快速地为控制台，桌面，移动和VR创建美丽的世界。2023年的版本提供了更多的控制，灵活性，并支持最新的Unity功能，以及一个新的和简化的安装。 获得Unity的“最佳艺术工具”奖，基于向导的Gaia简化了地形，纹理和风格化到逼真世界的放置。Gaia使生成详细的场景和水平变得简单和快速，消除了数周的手工工作。 新的模块化2023版本允许您选择安装哪些组件以节省项目中的空间。新功能包括GPU地形渲染，触摸控制，流线型管道，以及Unity 2022.3以后的支持。在树冠社区论坛、

在这个项目中，我将对15个场景数据库（Bedroom、Coast、Forest、Highway、Industrial、InsideCity、Kitchen、LivingRoom、Mountain、Office、OpenCountry、Store、Street、Suburb、TallBuilding）进行训练和测试，借助HOG特征提取构建词袋模型，并利用集成学习分类器实现场景识别。 最邻近分类器：准确率（55.0%） 随机森林分类器：准确率（69.1%） 直方图梯度提升分类器：准确率（72.1%） 线性支持向量机分类器：准确率（72.7%） Ours：准确率（74.2%）

语义分割 用SegNet进行室内语义分割。 依赖 数据集 按照 下载 SUN RGB-D 数据集，放在 data 目录内。 $ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBD.zip $ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBDtoolbox.zip 架构 ImageNet 预训练模型 下载 放在 models 目录内。 用法 数据预处理 该数据集包含SUNRGBD V1的10335个RGBD图像，执行下述命令提取训练图像： $ python pre-process.py 像素分布： 数据集增强 图片 分割 图片 分割 训练 $ python train.py 如果想可视化训练过程，可执行： $ t

Matlab R2012b代码声场分类 描述 这是对IEEE AASP挑战：声音场景和事件的检测和分类的提交。 场景分类（SC）挑战由10个不同的场景组成，每个场景包含10个音频文件，每个文件的长度为30秒，总共有100个音频剪辑。 场景列表是：繁忙的街道，安静的街道，公园，露天市场，公共汽车，地铁，餐厅，商店/超市，办公室和地铁站。 目标是在由与训练集相同场景的音频片段组成的开发集上进行测试，并确定音频片段来自哪个场景。 这里开发了两种算法：第一种基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。 使用的功能包括短时傅立叶变换，响度和频谱稀疏性。 第二种算法在基于帧的级别上应用支持向量机（SVM）。 有关AASP挑战的完整信息，请访问： 此处的所有代码均根据MIT许可免费提供。 设置 确保提供的所有文件和文件夹都在MATLAB的当前路径中。 设置模式识别工具箱（PRT）： 下载PRT： 在MATLAB控制台中运行prtSetup 。 如果您的MATLAB安装中未设置MEX，请首先确保存在受支持的编译器（），然后运行mex -setup 。 运行prtSetupMex 。 样本数据

三点圆 Qt 图形场景，基于三个点制作圆弧和圆。

高尔夫球场 3D OpenGL 场景 该项目最初是为图形编程类创建的。 高尔夫球 3D 对象是使用创建的。 跑步 make ./proj2

神经场景流场 PyTorch实施的论文“用于动态场景的时空视图合成的神经场景流场”，CVPR 2021 所发布的实现与当前的ArXiv略有不同。 我们将在三月底之前将ArXiv更新为CVPR摄像机就绪版本，以完全匹配已发布代码的发现。 相依性 该代码已使用Python3，Pytorch> = 1.6和CUDA> = 10.2进行了测试，相关性包括 configargparse matplotlib OpenCV scikit图像 科学的 杯状的 图像。 tqdm 视频预处理 从下载nerf_data.zip，该示例输入视频具有SfM摄像机的姿势和从估计的内在函数（请注意，您需要使用COLMAP“ colmap image_undistorter”命令来使输入图像失真，以获取“密集”文件夹，如示例中所示，该文件文件夹应包含“图片”和“稀疏”文件夹）。 从下载单视图深度预测模型“ m

unity地形插件Gaia Pro - Terrain Scene Generator v2.2.4

ogre max scene export for ogre 1.7 and ogre 1.8

1、 训练数据准备 所有数据均放置于Sample\Build\下，其中Build为数据类型，根据自己需要进行修改，本示例数据为512*512大小GF2建筑，训练数据按照: Sample\Build\train\ IMG_T1 -----------------------\ IMG_LABEL -----------------\val\ IMG_T1 -----------------------\IMG_LABEL 2、 训练参数设置 参数和运行皆在dp0_train.py中，主要参数包括： （1） num_epochs，训练批次 （2） learning_rate，学习率 （3） dataset，步骤一自己构建的数据集名称 （4） band，输入数据通道数（波段数） （5） n_class, 模型输出通道数（类别） 设置好后点击run即可 3、 训练模型位置 模型结构放与net文件中，生成模型文件pt位于Checkpointspath\ 4、 预测使用 填写参数 Checkpointspath，模型位置名称 Dataset，待预测数据文件夹 Outputpath，输出数据文件夹