Расстояние до объекта знак: Дорожный знак дополнительной информации (табличка) «Расстояние до объекта»

Знак «Расстояние до объекта (арт. 8.1.1)»

Выберите размер (мм)

Выбрать

600Х300 (I типоразмер) 700Х350 (II типоразмер) 900Х450 (III типоразмер) 1200Х600 (IV типоразмер)

Выберите тип пленки

Выбрать

Класс lА ( тип А коммерческая) Класс lБ (тип А инженерная) Класс llБ (тип Б) Класс III (тип В)

Характеристики

600Х300 (I типоразмер) – 5 лет 700Х350 (II типоразмер) – 7 лет 900Х450 (III типоразмер) – 10 лет 1200Х600 (IV типоразмер) – 10 лет

• Мы работаем с юридическими лицами и индивидуальными предпринимателями.
• Оплата производится Покупателем по безналичному расчету по выставленному Продавцом счету (цены с НДС 20%).
• Оплата счета возможна только Покупателем, указанным в счете. Оплата третьими лицами не допускается — деньги будут возвращены отправителю.

Внимание! Мы не принимаем к оплате наличные средства, банковские карты физических и юридических лиц, банковские переводы от физических лиц (в т.ч. оплату через онлайн сервисы банков (например, Сбербанк онлайн)).

Вы можете забрать Товар самостоятельно со склада в СПб, или заказать услугу «Доставка».
Условия поставки и стоимость услуг, можно узнать у менеджеров отдела продаж:
Телефон/факс: +7 (812) 320-55-15
E-mail: [email protected]

Сопутствующие товары

Рекомендуем

от 565 р.

от 565 р.

от 565 р.

Типовые дорожные проекты

© 2020 «ТД Орбита»

Использование материалов сайта строго запрещено. Представленная информация и цены не являются публичной офертой.

Купить в 1 клик

Преломление и лучевая модель света

Уравнение увеличения связывает отношение расстояния до изображения и расстояния до объекта с отношением высоты изображения (h _i ) и высоты объекта (h _o ).Уравнение увеличения записано следующим образом:

Эти два уравнения можно объединить для получения информации о расстоянии до изображения и высоте изображения, если известны расстояние до объекта, высота объекта и фокусное расстояние.

В качестве демонстрации эффективности уравнения линзы и уравнения увеличения рассмотрим следующий пример задачи и ее решение.

А 4.Лампочка высотой 00 см помещена на расстоянии 45,7 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15,2 см. Определите расстояние до изображения и размер изображения.

Как и все проблемы в физике, начните с определения известной информации.

Затем определите неизвестные величины, которые вы хотите найти.

Для определения расстояния до изображения необходимо использовать уравнение линзы. Следующие строки представляют решение для расстояния до изображения; показаны замены и алгебраические шаги.

1 / (15,2 см) = 1 / (45,7 см) + 1 / d _i

0,0658 см ^-1 = 0,0219 см ^-1 + 1 / d _i

0,0439 см ^-1 = 1 / d _i

Числовые значения в приведенном выше решении были округлены при записи, однако во всех расчетах использовались неокругленные числа.Окончательный ответ округляется до третьей значащей цифры.

Для определения высоты изображения необходимо уравнение увеличения. Поскольку три из четырех величин в уравнении (без учета M) известны, четвертая величина может быть вычислена. Решение показано ниже.

h _i /( 4,00 см) = — (22,8 см) / (45,7 см)

ч _i = — (4.00 см) • (22,8 см) / (45,7 см)

Отрицательные значения высоты изображения указывают на то, что изображение является перевернутым. Как это часто бывает в физике, отрицательный или положительный знак перед числовым значением физической величины представляет информацию о направлении. В случае высоты изображения отрицательное значение всегда указывает на перевернутое изображение.

Из расчетов в этой задаче можно сделать вывод, что если поместить объект высотой 4,00 см 45.7 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15,2 см, то изображение будет перевернутым, высотой 1,99 см и расположенным на расстоянии 22,8 см от линзы. Результаты этого расчета согласуются с принципами, обсужденными ранее в этом уроке. В этом случае объект расположен на за точкой 2F (что было бы на два фокусных расстояния от объектива), а изображение расположено между точкой 2F и точкой фокусировки. Это попадает в категорию случая 1: объект расположен на за 2F для собирающей линзы.

Теперь давайте попробуем второй пример задачи:

Лампочка высотой 4,00 см помещена на расстоянии 8,30 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15,2 см. (ПРИМЕЧАНИЕ: это тот же объект и тот же объектив, только на этот раз объект расположен ближе к объективу.) Определите расстояние до изображения и размер изображения.

Опять же, начнем с определения известной информации.

Затем определите неизвестные величины, которые вы хотите найти.

Чтобы определить расстояние до изображения, необходимо использовать уравнение линзы. Следующие строки представляют решение для расстояния до изображения; показаны замены и алгебраические шаги.

1 / (15,2 см) = 1 / (8,30 см) + 1 / d _i

0,0658 см ^-1 = 0,120 см ^-1 + 1 / d _i

-0,0547 см ^-1 = 1 / d _i

Числовые значения в приведенном выше решении были округлены при записи, однако во всех расчетах использовались неокругленные числа. Окончательный ответ округляется до третьей значащей цифры.

Для определения высоты изображения необходимо уравнение увеличения. Поскольку три из четырех величин в уравнении (без учета M) известны, четвертая величина может быть вычислена. Решение показано ниже.

h _i /( 4,00 см) = — (-18,3 см) / (8,30 см)

h _i = — (4,00 см) • (-18,3 см) / (8,30 см)

Отрицательное значение расстояния до изображения указывает, что изображение является виртуальным изображением, расположенным на стороне объекта линзы.Опять же, отрицательный или положительный знак перед числовым значением физической величины представляет информацию о направлении. В случае расстояния до изображения отрицательное значение всегда означает, что изображение находится на стороне объекта линзы. Также обратите внимание, что высота изображения — положительное значение, что означает вертикальное изображение. Любое изображение, расположенное вертикально и расположенное на стороне линзы объекта, считается виртуальным изображением.

Из вычислений во втором примере задачи можно сделать вывод, что если 4.Объект высотой 00 см помещается на 8,30 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15,2 см, затем изображение будет увеличено, вертикально, высотой 8,81 см и расположено на расстоянии 18,3 см от линзы на стороне объекта. Результаты этого расчета согласуются с принципами, обсужденными ранее в этом уроке. В этом случае объект находится перед точкой фокусировки (т.е. расстояние до объекта меньше фокусного расстояния), а изображение располагается за линзой. Это попадает в категорию случая 5: объект расположен перед F (для собирающей линзы).

Третья проблема, связанная с образцом, относится к рассеивающей линзе.

Лампочка высотой 4,00 см помещена на расстоянии 35,5 см от расходящейся линзы с фокусным расстоянием -12,2 см. Определите расстояние до изображения и размер изображения.

Как и все проблемы в физике, начните с определения известной информации.

Затем определите неизвестные величины, которые вы хотите найти.

Чтобы определить расстояние до изображения, необходимо использовать уравнение линзы. Следующие строки представляют решение для расстояния до изображения; показаны замены и алгебраические шаги.

1 / (- 12.2 см) = 1 / (35,5 см) + 1 / d _i

-0,0820 см ^-1 = 0,0282 см ^-1 + 1 / d _i

-0,110 см ^-1 = 1 / d _i

Числовые значения в приведенном выше решении были округлены при записи, однако во всех расчетах использовались неокругленные числа. Окончательный ответ округляется до третьей значащей цифры.

Для определения высоты изображения необходимо уравнение увеличения.Поскольку три из четырех величин в уравнении (без учета M) известны, четвертая величина может быть вычислена. Решение показано ниже.

h _i /(4,00 см) = — (-9,08 см) / (35,5 см)

h _i = — (4,00 см) * (-9,08 см) / (35,5 см)

Отрицательные значения расстояния до изображения указывают на то, что изображение расположено на стороне объекта линзы.Как уже упоминалось, отрицательный или положительный знак перед числовым значением физической величины представляет информацию о направлении. В случае расстояния до изображения отрицательное значение всегда указывает на существование виртуального изображения, расположенного на стороне объекта линзы. В случае высоты изображения положительное значение указывает на вертикальное изображение.

Из расчетов в этой задаче можно сделать вывод, что если поместить объект высотой 4,00 см на расстоянии 35,5 см от расходящейся линзы с фокусным расстоянием 12.2 см, то изображение будет вертикальным, высотой 1,02 см и расположено на расстоянии 9,08 см от линзы на стороне объекта. Результаты этого расчета согласуются с принципами, обсужденными ранее в этом уроке. Расходящиеся линзы всегда создают вертикальные, виртуальные, уменьшенные изображения, расположенные на стороне линзы объекта.

f-stop или f-number объектива камеры зависит от размера круглого отверстия или апертуры, через которую свет проходит на своем пути к цифровому датчику. Чем больше число f, тем меньше отверстие и тем меньше света попадает на датчик. Кружок нерезкости связан с ограничением глаза на разрешение деталей изображения в небольшой области. Для 35-мм камеры, изображения которой увеличены до отпечатка 5 «x7», общепринятое значение кружка нерезкости равно 0.0333 мм.

Условные обозначения для данных величин в уравнении линзы и увеличении следующие:

• f равно +, если линза представляет собой двойную выпуклую линзу (собирающую линзу)
• f — если линза двояковогнутая (рассеивающая линза)
• d _i — это +, если изображение является реальным и расположено на противоположной стороне объектива.
• d _i — если изображение является виртуальным и расположено на стороне объекта линзы.
• h _i равно +, если изображение является вертикальным (и, следовательно, также виртуальным)
• h _i is — если изображение перевернутое изображение (а значит, тоже реальное)

Подобно многим математическим задачам в физике, этот навык можно приобрести только через личную практику. Возможно, вы захотите потратить некоторое время на решение следующих задач.

1. Определите расстояние до изображения и высоту изображения для объекта высотой 5 см, помещенного на 45,0 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15,0 см.

2. Определите расстояние до изображения и высоту изображения для объекта высотой 5 см, помещенного на 30.0 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15,0 см.

3. Определите расстояние до изображения и высоту изображения для объекта высотой 5 см, размещенного на расстоянии 20,0 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15,0 см.

4. Определите расстояние до изображения и высоту изображения для объекта высотой 5 см, размещенного на расстоянии 10,0 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 15.0 см.

5. Увеличенное перевернутое изображение находится на расстоянии 32,0 см от двойной выпуклой линзы с фокусным расстоянием 12,0 см. Определите расстояние до объекта и определите, является ли изображение реальным или виртуальным.

6. ZINGER : перевернутое изображение увеличивается на 2, когда объект помещается на 22 см перед двойной выпуклой линзой.Определите расстояние до изображения и фокусное расстояние объектива.

7. Двойная вогнутая линза имеет фокусное расстояние -10,8 см. Объект находится на расстоянии 32,7 см от поверхности линзы. Определите расстояние до изображения.

8. Определите фокусное расстояние двойной вогнутой линзы, которая дает изображение на расстоянии 16,0 см позади линзы, когда объект 28.5 см от объектива.

9. Монета диаметром 2,8 см помещается на расстоянии 25,0 см от двойной вогнутой линзы с фокусным расстоянием -12,0 см. Определите расстояние до изображения и диаметр изображения.

10. Точка фокусировки расположена на расстоянии 20,0 см от двойной вогнутой линзы. Объект находится на расстоянии 12 см от линзы. Определите расстояние до изображения.

— Как рассчитать расстояние до объекта на фотографии?

Как указано в @ matt-grum, наиболее простой формулой для оценки расстояния до объекта является формула проекции точечного отверстия:

, где x — размер объекта на датчике, f — фокусное расстояние объектива, X — размер объекта, а d — расстояние от узловой точки до объекта. x и f и X и d измеряются в одних и тех же единицах, например мм и м соответственно (для расчета x вам необходимо оценить размер пикселя для вашего датчика; например, для Pentax K20D это 23,4 мм / 4672 пикселей ≈ 5,008e-3 мм / пикселей, то есть изображение длиной 100 пикселей соответствует x = 50,08e-3 мм).

Далее я предполагаю, что размер объекта ( X ) неизвестен, и единственными известными параметрами являются x (размер изображения) и f (фокусное расстояние).

Проблема в том, что по одной фотографии мы не можем определить, находится ли маленький объект очень близко к камере или большой объект далеко, потому что глубина резкости на пейзажных снимках обычно очень велика (и поэтому применима формула обскуры).

Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать два или более изображений для измерения расстояния. Если вы можете измерить все углы и расстояние между двумя положениями камеры, вы также можете рассчитать расстояние до удаленного объекта. Но измерить все углы — непростая задача.

Более простой подход — сделать две фотографии, которые остаются на одной линии с объектом, с объектом в центре изображения. Пусть расстояние до объекта на первой фотографии будет d₁ , а размер изображения — x₁ :

Затем, если мы переместим камеру на s метров прямо к объекту, то на второй фотографии мы получим изображение размером x₂ , немного больше, чем x₁ :

( примечание : знаменатель в следующем выражении неверен, вместо «d1» должен быть «d2» или эквивалентно «d1-s»)

Что дает нам

Очевидно, что если s не слишком велика, чтобы существенно повлиять на размер изображения, вы не можете надежно оценить расстояние и должны использовать более сложные методы.Чем больше разница x₂ — x₁ , тем лучше.

г. Определите расстояние изображения для объекта d = 5.500 см от расходящейся линзы с радиусом кривизны 4.400 см и показателем преломления 1.700. б. Какое увеличение объекта? Включить si

Вопрос:

а. Определите расстояние изображения для объекта d = 5.500 см от расходящейся линзы с радиусом кривизны 4.400 см и показателем преломления 1.700.

г. Какое увеличение объекта? Включите знак.

г. Каков характер изображения? (перевернутое и маленькое / прямое и маленькое / перевернутое и большое / прямое и большое)

Формула линзы и условные обозначения:

Формула линзы дает соотношение между фокусным расстоянием линзы и объектом и расстояниями изображения от линзы. Выражается формулой;

{eq} \ dfrac {1} {v} — \ dfrac {1} {u} = \ dfrac {1} {f} \\ {/ eq}

где,

• {eq} v {/ eq} — расстояние до изображения,

• {eq} u {/ eq} — расстояние до объекта,

• {eq} f {/ eq} — фокусное расстояние объектива.

Увеличение изображения, формируемого линзой, определяется по формуле;

{eq} m = \ dfrac {h_i} {h_o} = \ dfrac {v} {u} {/ eq}

где,

• {eq} h_i {/ eq} представляет высоту изображения, а

• {eq} h_o {/ eq} представляет высоту объекта.

Условные обозначения:

Формирование изображения линзой следует некоторым условным обозначениям. Эти;

• Расстояние всегда измеряется от оптического центра объектива.
• Расстояния, измеренные в направлении падающего луча, считаются положительными.
• Расстояния, измеренные в направлении, противоположном падающему лучу, считаются отрицательными.
• Расстояния, измеренные над главной осью, считаются положительными.
• Расстояния, измеренные ниже главной оси, считаются отрицательными.

Согласно декартовому соглашению о знаках, расстояния до объекта (u) всегда отрицательны, поскольку объект располагается слева от зеркала / линзы.

Фокусное расстояние (f) положительно для выпуклой линзы и выпуклого зеркала.

Фокусное расстояние (f) отрицательно для вогнутой линзы и вогнутого зеркала.

Расстояние до изображения (v) может быть как положительным, так и отрицательным для выпуклой линзы и вогнутого зеркала в зависимости от положения объекта.

Расстояние до изображения всегда отрицательное для вогнутой линзы.

Расстояние до изображения для выпуклого зеркала всегда положительное.

Уравнение производителя линз:

Фокусное расстояние, показатель преломления и радиус кривизны линзы связаны друг с другом как;

{экв} \ begin {align} \ dfrac {1} {f} & = (\ mu — 1) [\ dfrac {1} {R_1} — \ dfrac {1} {R_2}] \\ \ end {align} {/ eq},

где,

• {eq} R_1 {/ eq} и {eq} R_2 {/ eq} — радиус кривизны линзы,

• {экв} \ му {/ eq} — показатель преломления линзы, а

• {eq} f {/ eq} — фокусное расстояние объектива.

Ответ и пояснение: 1

Дано:

Вогнутая линза — это рассеивающая линза.

• Расстояние до объекта {eq} d = -5.500 \ cm {/ экв}. (-ve, потому что расстояния до объекта всегда …

См. Полный ответ ниже.

chenhsuanlin / signed-distance-SRN: SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images 🎯 (NeurIPS 2020)

SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images

Чэнь-Сюань Линь, Чаоян Ван, и Саймон Люси
Достижения в системах обработки нейронной информации (NeurIPS), 2020 г.

Страница проекта: https: // chenhsuanlin.bitbucket.io/signed-distance-SRN
Документ: https://chenhsuanlin.bitbucket.io/signed-distance-SRN/paper.pdf
Препринт arXiv: https://arxiv.org/abs/2010.10505

Мы предоставляем код PyTorch как для экспериментов ShapeNet, так и для PASCAL3D +.

Предварительные требования

Этот код разработан на Python3 ( python3 ). Требуется PyTorch 1.4+.
Рекомендуется установить зависимости с conda , запустив

 conda env create - требования к файлу.yaml python = 3 

Это создает среду conda с именем sdfsrn-env . Активируйте его с помощью

 conda активировать sdfsrn-env 

Вы можете установить virtualenv ; однако этот репозиторий зависит от VIGRA для вычисления преобразований расстояний, которые, похоже, не могут быть установлены по протоколу pip. Некоторые обходные пути включают (а) установку VIGRA из исходного кода или (б) замену функции преобразования расстояния VIGRA на scipy.ndimage.distance_transform_edt (значительно медленнее).

Набор данных

• ShapeNet

  Загрузите визуализации ShapeNet Като и др. из репозитория DVR (33 ГБ):
  (этот файл огромен, и его полная распаковка занимает много времени, поэтому в этой работе мы извлекаем только 3 категории, представляющие интерес)

   wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-projects/differentiable_volumetric_rendering/data/NMR_Dataset.zip
  распаковать NMR_Dataset.zip NMR_Dataset / 026
   / * # самолет
  распаковать NMR_Dataset.zip NMR_Dataset / 02958343 / * # автомобиль
  разархивируйте NMR_Dataset.zip NMR_Dataset / 03001627 / * # стул
  rm NMR_Dataset.zip 

  В каталоге data / NMR_Dataset загрузите постобработанные облака точек поверхности:

   wget https://cmu.box.com/shared/static/yvencf3ts8itfgyuh5sap9q7dy5r1elg.gz
  tar -zxvf yvencf3ts8itfgyuh5sap9q7dy5r1elg.gz
  rm yvencf3ts8itfgyuh5sap9q7dy5r1elg.gz 

  В каждом каталоге фигур должен быть pointcloud3.npz , а также исходный pointcloud.npz . Вы можете проверить с

   лс NMR_Dataset / 026
   / 10155655850468db78d106ce0a280f87 

  Если вы заинтересованы в создании облаков наземных точек для других категорий объектов, обратитесь к README в data .

• PASCAL3D +

  Загрузите набор данных PASCAL3D + (v1.1) из каталога data (7,7 ГБ):

   wget ftp://cs.stanford.edu/cs/cvgl/PASCAL3D+_release1.1.zip
  разархивируйте PASCAL3D + _release1.1.zip
  rm PASCAL3D + _release1.1.zip 

  Также в каталоге data загрузите маски объектов и облака наземных точек для 3 категорий (23 МБ):

   wget https://cmu.box.com/shared/static/uyz0txthw0ufjwury0f3z3iuhqdbaet9.gz
  tar -zxvf uyz0txthw0ufjwury0f3z3iuhqdbaet9.gz
  rm uyz0txthw0ufjwury0f3z3iuhqdbaet9.gz 

Предварительно обученные модели

Сначала создайте каталог для хранения предварительно обученных моделей:

Затем под предварительно обученными загрузите предварительно обученные модели, выполнив команды

 # ShapeNet (обучен многовидовой визуализации, по 615 МБ каждый)
wget https://cmu.box.com/shared/static/cgrzlaudm2ojs5l3nmmbbr7ovsvbqhtv.ckpt -O shapenet_airplane.ckpt # самолет
wget https://cmu.box.com/shared/static/lclrhwae5xu6z7f2fc3qnkeon3q5ljfg.ckpt -O shapenet_car.ckpt # автомобиль
wget https://cmu.box.com/shared/static/58dsppp8hq0yqj216tqm573or9porq2m.ckpt -O shapenet_chair.ckpt # стул
# PASCAL3D + (по 197 МБ)
wget https://cmu.box.com/shared/static/gvslqtye7p0pzgaspmwvq7pggnmxsu3x.ckpt -O pascal3d_airplane.ckpt # самолет
wget https://cmu.box.com/shared/static/kh8mrrufol3u1mm6duaym5sygfd42d5p.ckpt -O pascal3d_car.ckpt # автомобиль
wget https://cmu.box.com/shared/static/ty0ywyeud1n1n9uu169xoag9m35me267.ckpt -O pascal3d_chair.ckpt # стул 

Компиляция библиотек CUDA

Функцию расстояния фаски можно скомпилировать, запустив программу установки python3.py установить под external / chamfer3D . Исходный код взят / модифицирован из репозитория AtlasNet.
При компиляции кода CUDA вам может потребоваться соответственно изменить CUDA_PATH .

Запуск кода

• Оценка загруженных предварительно обученных моделей

   # ShapeNet (обучен многовидовой визуализации)
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = airplane_pretrained --data.shapenet.cat = plane --load = pretrained / shapenet_airplane.ckpt --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = car_pretrained --data.shapenet.cat = car --load = pretrained / shapenet_car.ckpt --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128
  python3 Assessment.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = Chair_pretrained --data.shapenet.cat = Chair --load = pretrained / shapenet_chair.ckpt --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128
  # PASCAL3D +
  python3 оценить.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = airplane_pretrained --data.pascal3d.cat = plane --load = pretrained / pascal3d_airplane.ckpt --tb = --visdom = - eval.vox_res = 128 --eval.icp
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = car_pretrained --data.pascal3d.cat = car --load = pretrained / pascal3d_car.ckpt --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 --eval.icp
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = chair_pretrained --data.pascal3d.cat = стул --load = предварительно обученный / pascal3d_chair.ckpt --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 --eval.icp 

  Это создаст следующие файлы в выходном каталоге (например, output / sdf_srn_pascal3d / car_pretrained ):

  • chamfer.txt : (двунаправленная) ошибка расстояния фаски для каждого примера.
  • dump / * _ mesh.ply : результирующие 3D-сетки (из нулевого извлечения изоповерхности с марширующими кубами).
  • dump / *. Png : изображения, включая входные / визуализированные изображения RGB, входные / прогнозируемые маски, карты глубины и карты нормалей поверхности.
  • dump / vis.html : веб-страница для визуализации всех изображений для удобства.

  Общая ошибка расстояния фаски (числа, указанные в документе) также будет отображаться на экране.
  Обратите внимание, что для оценки моделей PASCAL3D + требуется больше времени, поскольку мы запускаем ICP, чтобы предварительно согласовать прогнозы с формами истинности земли.

• Обучение с нуля

  Чтобы обучить SDF-SRN, мы сначала быстро предварительно обучаем генератор со сферическим SDF для 1000 итераций с:

   # ShapeNet
  python3 поезд.py --model = sdf_srn_pretrain --yaml = options / shapenet / sdf_srn_pretrain.yaml
  # PASCAL3D +
  python3 train.py --model = sdf_srn_pretrain --yaml = options / pascal3d / sdf_srn_pretrain.yaml 

  Это помогает SDF-SRN прийти к приемлемому решению, иначе он может застрять в плохих локальных минимумах.

  Для основного обучения:

   # ShapeNet (~ 100K итераций для самолетов и автомобилей, ~ 200K итераций для стульев)
  python3 train.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = airplane --data.shapenet.cat = самолет --max_epoch = 24 --loss_weight.shape_silh = 1
  python3 train.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = car --data.shapenet.cat = car --max_epoch = 27
  python3 train.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = chair --data.shapenet.cat = chair --max_epoch = 28
  # PASCAL3D + (~ 30K итераций)
  python3 train.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = airplane --data.pascal3d.cat = plane --freq.eval = 30 --freq.ckpt = 30 - max_epoch = 500
  python3 поезд.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = car --data.pascal3d.cat = car --freq.eval = 10 --freq.ckpt = 10 --max_epoch = 170
  python3 train.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = chair --data.pascal3d.cat = Chair --freq.eval = 60 --freq.ckpt = 60 - max_epoch = 900 

  Приведенная выше команда для ShapeNet запускает обучение с одним представлением для данных с несколькими представлениями. Для обучения на данных ShapeNet с одним представлением (для модели САПР доступен только один вид) с указанными настройками, запустите

   # стулья ShapeNet с одним видом (~ 50K итераций)
  python3 поезд.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = Chair_1view_1kcad --data.shapenet.cat = Chair --data.shapenet.train_view = 1 --data.train_sub = 1000 --data .augment.brightness = 0,2 --data.augment.contrast = 0,2 --data.augment.saturation = 0,2 --data.augment.hue = 0,5 --freq.eval = 100 --freq.ckpt = 100 --max_epoch = 800 

  Обучается на подмножестве из 1000 CAD-моделей стульев с 1 точкой обзора для каждой, при этом цвета случайным образом меняются.

  Для оценки обученных моделей:

   # ShapeNet
  python3 оценить.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = airplane --data.shapenet.cat = plane --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 --resume
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = car --data.shapenet.cat = car --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 - -продолжить
  python3 Assessment.py --model = sdf_srn --yaml = options / shapenet / sdf_srn.yaml --name = Chair --data.shapenet.cat = Chair --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 - -продолжить
  # PASCAL3D +
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = самолет --data.pascal3d.cat = самолет --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 --eval.icp --resume
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = car --data.pascal3d.cat = car --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 - -eval.icp --resume
  python3 calculate.py --model = sdf_srn --yaml = options / pascal3d / sdf_srn.yaml --name = Chair --data.pascal3d.cat = Chair --tb = --visdom = --eval.vox_res = 128 - -eval.icp --resume 

  Ожидаемый результат аналогичен описанному выше (в разделе предварительно обученных моделей).

• Визуализация результатов

  Мы включили код для визуализации обучения через TensorBoard. События TensorBoard включают в себя следующее:

  • СКАЛЯРЫ : потери и двунаправленные расстояния фаски (как для обучающих, так и для проверочных наборов).
  • ИЗОБРАЖЕНИЯ : визуализация RGB / маски / глубины / нормальных изображений.

  Мы также обеспечиваем визуализацию плотных облаков точек, снятых на нулевой изоповерхности в Visdom.

• Общее использование кодовой базы

  Самая простая команда для запуска обучения:

   python3 train.py --model = sdf_srn 

  Это запустит model / sdf_srn.py в качестве основного движка с options / sdf_srn.yaml в качестве основного файла конфигурации. Обратите внимание, что sdf_srn иерархически унаследован от неявного и base , что делает базу кода настраиваемой.
  Полная конфигурация будет распечатана после выполнения.Чтобы переопределить определенные параметры, добавьте в командную строку - <ключ> = значение или - <ключ1>. <Ключ2> = значение (и т. Д.). Конфигурация будет загружена как переменная opt по всей кодовой базе.
  Если вы хотите воспроизвести полученные результаты, загрузите предустановленные конфигурации с опцией yaml (подробности ниже).

  Несколько советов по использованию и пониманию кодовой базы:

  • График вычислений для прямого / обратного распространения сохраняется в var по всей кодовой базе.
  • Убытки отражены в убытках . Чтобы добавить новую функцию потерь, просто реализуйте ее в compute_loss () и добавьте ее вес к opt.loss_weight. . Он будет автоматически добавлен к общим потерям и записан в Tensorboard.
  • Если вы используете машину с несколькими графическими процессорами, вы можете добавить --gpu = , чтобы указать, какой графический процессор использовать. Обучение / оценка с использованием нескольких графических процессоров в настоящее время не поддерживается.
  • Чтобы возобновить работу с предыдущей контрольной точки, добавьте --resume = или просто --resume для возобновления с последней контрольной точки.
  • (продолжение следует ….)

Если вы найдете наш код полезным для исследования, укажите

  @inproceedings {lin2020sdfsrn,
  title = {SDF-SRN: Обучение реконструкции трехмерных объектов со знаком расстояния по статическим изображениям},
  author = {Линь, Чэнь-Сюань и Ван, Чаоян и Люси, Саймон},
  booktitle = {Достижения в системах обработки нейронной информации ({NeurIPS})},
  год = {2020}
}
  

Свяжитесь со мной ([email protected]), если у вас возникнут вопросы!

Отслеживание одного и нескольких объектов в режиме реального времени из изображений с глубиной цвета с использованием функций расстояния со знаком 3D

Разделы 3.2 и 3.3 представляют графическую модель и разрабатывают максимальную апостериорную оценку, лежащую в основе нашего 3D-трекера; и в разд. 3.4 мы обсуждаем онлайн-обучение модели внешнего вида. Но сначала мы опишем основную геометрию сцены и изображения, схематически изображенные на рис. 2, и установим обозначения.

Геометрия сцены и изображения

Используя откалиброванные значения внутренних параметров камер глубины и цвета, а также внешних параметров между ними, цветное изображение повторно проецируется в изображение глубины.\ top \) — однородная координата пикселя глубиной Z , расположенного в координатах изображения [ u , v ], а c — его значение RGB. (Верхние индексы \ (\ mathsf {i} \), \ (\ mathsf {c} \) и \ (\ mathsf {o} \) будут различать координаты кадра изображения, камеры и объекта).

a Объект, определенный в вокселизированном пространстве. b Его функция вложения расстояния со знаком также определена в координатах объекта с той же вокселизацией

Как показано на Рис.{\ mathsf {i}}, c, U \ right \} \) для каждого пикселя, где метка \ (U \ in \ {f, b \} \) устанавливается в зависимости от того, считается ли пиксель происходящим из объект переднего плана или от фона. Две модели внешнего вида описывают статистику цвета сцены: модель для переднего плана создается поверхностью объекта, а модель для фона создается вокселями вне объекта. Модели представлены вероятностями \ (P (c | U = f) \) и \ (P (c | U = b) \), которые хранятся как нормализованные гистограммы RGB с использованием 16 ячеек на цветовой канал.Гистограммы могут быть инициализированы либо из модуля обнаружения, либо из выбранного пользователем ограничивающего прямоугольника на изображении RGB, в котором модель переднего плана строится из внутренней части ограничивающего прямоугольника, а фон из непосредственной области за пределами ограничивающего прямоугольника.

Графическая модель, лежащая в основе однообъектного трекера

Генеративная модель и отслеживание

Генеративная модель, лежащая в основе нашего подхода, изображена на рис. {\ mathsf {out}} \)

Априорные вероятности наблюдения моделей переднего и заднего плана \ (P (U = f) \) и \ (P (U = b) \) в уравнении.{b} {=} P (c | U {=} b) \) разработаны в разд. 3.4 ниже.

Оптимизация позы

Отслеживание включает определение MAP-оценки поз с учетом наблюдаемых изображений RGB-D и формы объекта \ (\ varPhi \). Мы рассматриваем позу на каждом временном шаге t как независимую и ищем

$$ \ begin {align} {\ text {argmax}} _ {\ mathbf {p} _t} P (\ mathbf {p} _t | \ varPhi, \ varOmega _t) = {\ text {argmax}} _ {\ mathbf {p} _t} \ frac {P (\ mathbf {p} _t, \ varPhi, \ varOmega _t)} {P (\ varPhi , \ varOmega _t)} ~.\ end {align} $$

(11)

Если бы оптимизация позы гарантированно находила «правильную» позу независимо от начального состояния, это понятие независимости было бы точным. На практике это приближение. Предполагая, что отслеживание является нормальным, чтобы увеличить вероятность того, что поддерживает правильную позу , мы начинаем текущую оптимизацию с позы, полученной на предыдущем временном шаге, и принимаем, что если отслеживание не удается, это вносит смещение.{\ mathsf {oc}} _ {t} \).

Типичный процесс схождения для одного кадра. Верхняя строка показывает точки обратной проекции и SDF в координатах объекта. Нижний ряд визуализирует контур объекта на изображении глубины с соответствующими позами

a Иллюстрация объединения нескольких объектов SDF в объединение форм в кадре камеры.{b} \) будет лежать на поверхности объекта.

Начальная поза для оптимизации указывается вручную или, в случае отслеживания в реальном времени, помещением объекта в заранее заданное положение. Автоматическая техника, например, основанная на регрессивной позе, может быть легко включена для начальной загрузки трекера.

Онлайн-обучение модели внешнего вида

Модель внешнего вида переднего / заднего плана P ( c | U ) важна для надежности отслеживания, и мы адаптируем модель внешнего вида в режиме онлайн после завершения отслеживания для каждого Рамка.{b} = 0,3 \). Модель внешнего вида фона имеет более высокую скорость обучения, потому что мы предполагаем, что объект движется в неконтролируемой среде, где изменение внешнего вида фона происходит намного быстрее, чем изменение внешнего вида переднего плана.

(PDF) Конструктивное моделирование неоднородных объектов с использованием знаковых приближенных функций реального расстояния

вводит дополнительные точки «разрыва C

1

». Поэтому

они кажутся чрезвычайно полезными при конструктивном моделировании разнородных объектов

, где и геометрия объекта

, и характеристики материала определяются

конструктивно с использованием обычных примитивов и операций SARDF

.

Наш подход — возможное решение открытого вопроса

из [7] о вычислении полей расстояний, используемых для

параметризации распределений расстояний. Мы расширяем структуру конструктивных гипертемов

[10] до конструктивного проектирования форм

с помощью расстояния со знаком

функций с непосредственным применением в конструктивном гетерогенном моделировании

с использованием полного описания

материального дизайна из [7].

С помощью тематических исследований жизнеспособность предлагаемых функций

для конструктивного гетерогенного моделирования подтверждается

. Приведенные примеры можно легко расширить

за счет более сложного распределения материала для характеристик материала

и более сложной схемы для

комбинации различных атрибутов, поскольку никакие ограничения

не препятствуют этому в нашей модели.

5.2 Расширения и направления исследований

Оглядываясь назад, можно сказать, что одной из причин неиспользования min / max

в конструктивном моделировании является введение точек разрыва

C

1

.Но, как отмечалось ранее, такие точки могут появляться в обычных примитивах

из-за определения функции расстояния

. Некоторая особая обработка обычных примитивов

является источником для будущих работ.

Мы заявили во введении, что использование min / max составляет

, сохраняя только приблизительное значение поля точного расстояния

для результирующей функции. Независимо от того, используется ли min или max, приближение

для результирующего поля расстояния встречается в

только в одном из четырех квадрантов.В этом квадранте острый край

каждой контурной линии должен быть заменен дугой окружности

с раскрытием дуги, заданным углом

между нормалями обеих форм параметров. Ошибка

между мин. / Макс. И полем точного расстояния или

между функцией SARDF и полем точного расстояния

должна быть более тщательно изучена с математической точки зрения

.

Свойство расстояния форм и характеристик материала

, полученное с помощью предлагаемой структуры, может быть использовано для

создания сетки лучшего качества для анализа методом конечных элементов

с использованием алгоритмов для поверхностной и объемной

дискретизации гетерогенных объектов FRep, описанных

в [39].

6 ССЫЛКИ

[1] Риччи А., 1973, «Конструктивная геометрия для

компьютерной графики», The Computer Journal, 16 (2),

pp.157–160.

[2] Сабин М., 1968, «Использование потенциальных поверхностей для числовой геометрии

», Технический отчет VTO / MS / 153.

[3] Кумар В. и Датта Д., 1997, «Подход к моделированию многоматериальных объектов

», Четвертый симпозиум

по твердотельному моделированию и приложениям, стр. 336-345.

[4] Кумар В., Бернс Д., Датта Д. и Хоффман К.,

1999, «Структура для моделирования объектов»,

Computer-Aided Design, 31 (9), стр. 541 -546.

[5] Бхашьям, С., Шин, К. Х. и Датта, Д., 2000, «Интегрированная CAD-система

для проектирования неоднородных объектов

», Rapid Prototyping Journal, 6 (2), стр. 119 -135.

[6] Чен К. и Фенг X., 2003, «Компьютерный метод проектирования

для компонентов, изготовленных из неоднородных материалов

», Компьютерное проектирование,

35 (5), стр. .453-466.

[7] Бисвас, А., Шапиро, В., и Цуканов, И., 2004,

«Моделирование неоднородных материалов с полями на расстоянии

», Компьютерное геометрическое проектирование, 21 (3), стр.

215-242.

[8] Реквича А., 1980, «Представления для твердых тел

: теория, методы и системы», ACM

Computing Surveys, 12 (4), стр. 437-464.

[9] Нильсон, Г., 2000, «Моделирование объема», Том

Графика, М. Чен, А.Кауфман, Р. Ягель, ред.,

Springer-Verlag, стр. 29-48.

[10] Пасько, А., Аджиев, В., Шмитт, Б., и Шлик, К.,

2001, «Конструктивное моделирование гипертемов»,

Графические модели, 63 (6), стр. 413- 442.

[11] Пасько А., Аджиев В., Сурин А. и Савченко,

В., 1995, «Представление функций в геометрическом моделировании

: концепция, реализация и приложения»,

Визуальный Компьютер, 11 (8), стр. 429-446.

[12] Рвачев В., 1963, «Об аналитическом описании

некоторых геометрических объектов», Украинская академия наук

, 153 (4), стр. 765-767.

[13] Цянь, X. и Датта, Д., 2001, «Физическое моделирование неоднородных объектов

B-Spline», в ASME

Техническая конференция по проектированию, Питтсбург.

[14] Джексон Т. Р., 2000, «Анализ функционально

методов представления градуированных материальных объектов», докторская диссертация

, Массачусетский технологический институт, Департамент океанической инженерии.

[15] Сиу, Ю. К., и Тан, С. Т., 2002, «Моделирование

классификации материалов и структур неоднородных

объектов для многоуровневого производства», Computer-Aided

Design, 34, стр. 705-716.

[16] Лю, Х., Чо, В., Джексон, Т.Р., Патрикалакис, Н.М.,

и Сакс, Е.М., 2000, «Алгоритмы для проектирования и

опроса функционально градиентных материальных объектов»,

In Труды конференции ASME 2000 IDETC / CIE 2000 ASME

по автоматизации проектирования, Балтимор, Мэриленд.

[17] Фрискен, С., Перри, Р., Роквуд, А. и Джонс, Т.,

2000, «Адаптивно выбранные поля расстояний: общее представление

формы для компьютерной графики», в

Труды 27-й ежегодной конференции по компьютерам

графика и интерактивные методы, ACM

Press / Addison-Wesley Publishing Co., стр. 249-254.

[18] Коэн-Ор Д., Левин Д. и Соломович А., 1998,

«Метаморфоза трехмерного поля расстояний»,

ACM Transaction on Graphics, 17 (2), pp.116-141.

[19] Джонс, М. и Чен, М., 1994, «Новый подход к

построению поверхностей из контурных данных»,

Форум компьютерной графики, 13 (3), стр. 75-84.

[20] Харт, Дж., 1996, «Сферическая трассировка: геометрический метод

для сглаженной трассировки лучей неявных поверхностей

», Визуальный компьютер, 12 (10), стр. 527-545.

[21] Чжоу, Ю., Кауфман, А., и Тога, А., 1998, «3d

Создание скелета и центральной линии на основе расстояния

от объекта — семиотика и словесные тексты: как средства массовой информации Создайте кризис

Таким образом, в своих прототипах три знаковых режима Пирса имеют разные отношения с нефиксируемым объектом.Эти отношения в разной степени либо мотивированы Объектом, либо произвольными отношениями с ним. Итак, говорят, что Иконические знаки довольно сильно мотивированы Объектом в том смысле, что они чем-то напоминают его. Индексные знаки имеют отношение к Объекту через опыт, но менее прямое. Символические знаки не имеют эмпирических отношений со своим Объектом. Следовательно, мы можем обсуждать знаковые формы с точки зрения их концептуального расстояния от их Объекта.

Мое представление о данных BP зависит от способов знаков Пирса: значка, указателя и символа, которые постепенно отдаляются на в этом порядке на от Объекта, который они представляют. Другими словами, иконический знак будет наиболее «мотивирован» объектом, индексный знак будет следующим, а символический знак будет меньше всего «мотивирован» объектом. (Я признаю сложность того, что все знаки можно правильно рассматривать как имеющие элементы каждого из этих режимов, но пока сосредоточимся на архетипических знаках).Вышеуказанный порядок одобряется не всеми учеными. Например, Чендлер (2007: 35) предполагает, что индексные знаки ближе к объекту, чем иконические знаки, цитируя Пирса в качестве поддержки, потому что они «направляют внимание на свои объекты слепым принуждением» (Peirce, 1931-1958: 2.306). Однако в другом месте Пирс, кажется, подразумевает, что Иконка более тесно связана с Объектом, чем Индекс, не в последнюю очередь потому, что он упорядочивает их таким образом в своих обсуждениях качеств явлений в целом.Одна из основных категорий феноменов, которую Пирс разделил на категории «Первенство», «Второе» и «Третье». «Первенство» относится к качеству вещей или их возможности. «Второстепенность» вводит идею отношений между вещами. «Третье» — это область законов или ментальная сфера. Согласно теории Пирса, значки принадлежат первостепенному, указатели — второстепенному, а символы — третьему. Мнение о том, что переход от значка к указателю к символу представляет собой все более произвольную связь с объектом, безусловно, придерживается ряда других ученых-семиотиков.Ходж и Кресс (1988: 26-27) предполагают, что Иконические знаки ближе к Объекту, поскольку они включают «прямое восприятие», тогда как Индексные знаки «основаны на акте суждения или умозаключения» и, следовательно, имеют более низкую модальность, т.