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2021年香港正版官方免费资料大全

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,这是用来帮助训练电脑视觉模型的函式库,官方提到,由于要用来训练3D视觉任务模型的标签资料取得不易,而TensorFlowGraphics能够自动推测3D场景参数,以加速电脑视觉深度学习应用建置。TensorFlowGraphics第一个释出的版本,相容与以上版本。

简单来说,电脑图形工作管线需要3D物体在空间中的绝对位置、物体材质描述、灯光以及相机设定,由渲染器产生合成渲染(SyntheticRendering),而电脑视觉的应用则是反向的渲染工作管线,需要从场景图像往回推算场景参数,预测场景中的物体、材质以及物体在3D空间的位置与方向。

官方提到,电脑视觉应用的发展门槛在于训练模型用的标签资料难以取得,而这是因为训练用的标签资料,其标记过程复杂需要耗费大量的时间与金钱,因此要促进电脑视觉的应用,有必要建立不需要太多监督的机制,也能理解3D世界的方法。TensorFlowGraphics透过电脑图学以及电脑视觉技术,已经可以将大量未标记资料应用于训练上。

TensorFlow官方提到,现在透过合成分析就能达成这件事,从图形系统中萃取出场景参数,并利用这些参数再次渲染图像,当渲染的图像与原始图像相符,则表示图像系统精确地推理出场景参数,在这样的设置中,电脑视觉与电脑图学相辅相成,构成了一个类似自动解码器,可以进行自我监督训练的单一机器学习系统。

TensorFlowGraphics现在能提供多种有用的功能,可用来训练神经网路预测物体旋转或是平移等移动转换(Transformations),这样的功能适合用于与环境互动的机器人,可以让机器人精确地计算物体与机械手臂的相对位置,抓住正在移动的物体。TensorFlowGraphics还能用来预测物体材质(Materials),而这能让神经网路学习材质与光的互动,将其应用在扩增实境中,可以为实际环境中摆放的虚拟家具,透过光影渲染使其更融入现实环境中,帮助用户理解家具外观。

在几何应用上,TensorFlowGraphics提供3D卷积(Convolutions)和池化(Pooling)功能,让神经网路对模型网格进行语义分类(下图)。另外,TensorFlowGraphics还提供了TensorBoard外挂程式,让开发者能以互动的方式查看3D模型进行视觉除错。

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