3d_3db - CSDN
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  • 10个超漂亮的CSS 3D特效

    万次阅读 多人点赞 2018-08-11 09:26:55
    在油管上看到了10个超漂亮的CSS 3D特效,遂分享给大家,有写是css+JavaScript实现的。 3D Slicebox 在3D立方体上寻找图像幻灯片?查看演示 图像转换 与THREE.js 结合使用- 此图片幻灯片将让您的访问者惊呆了...

    在油管上看到了10个超漂亮的CSS 3D特效,遂分享给大家,有写是css+JavaScript实现的。

    3D Slicebox

    在3D立方体上寻找图像幻灯片?查看演示

    图像转换

    THREE.js 结合使用- 此图片幻灯片将让您的访问者惊呆了。你不能错过这一个,相信我!查看演示

    3D条形图

    将无聊的平面2D图表转换为3D图表。查看现场演示,点击下面的图片获取源代码。查看演示

    3D导航栏

    再次在您网站顶部的水平导航栏?试试这个吧!查看演示

    3D动画图表

    更改数据时包含动画的3D图表。查看演示

    纯CSS进度条

    忘记旧的普通2D进度条并检查这个纯CSS 3D进度条。查看演示

    CSS Helix加载器

    适合您网站的加载动画,可以让用户长时间保持关注。查看演示

    3D盒子预览器

    将相关内容分组到一个框中并将鼠标悬停在预览中!查看演示

     

    3D翻转预览器

    为您的元素添加悬停效果的完美匹配。查看演示

    3D 404错误

    用旋转的3D元素替换旧的无聊404错误页面。查看演示

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  • 程序员给女朋友做的精美3D相册

    万次下载 热门讨论 2014-04-29 10:28:28
    程序员给女朋友用HTML5制作的3D相册 感觉挺漂亮。 整理里一个自己可以换相片
  • 12款开源或免费的3D建模软件

    千次阅读 2019-04-13 12:00:19
    Blende是一款系统全面的3D建模套件,它提供了大量专业级功能和模块,跨平台支持所有的主要操作系统。目前并已成为免费3D软件的代名词。Blender通常被称为TheBlenderProject,因为它不仅仅是一个软件,还是一个完整的...

    1、Blender

    Blende是一款系统全面的3D建模套件,它提供了大量专业级功能和模块,跨平台支持所有的主要操作系统。目前并已成为免费3D软件的代名词。Blender通常被称为TheBlenderProject,因为它不仅仅是一个软件,还是一个完整的社区,致力于创建最完整的3D建模和动画开发方案。并且这款软件是开源的,每天都有开发者提供新的模块和插件,软件也在不断更新。功能非常强大,但是上手比较难;一旦学会了,用起来就会非常方便。

    这款软件的用户评价比较高,偶有的抱怨也是它的界面有点差,然而这是由于社区过于庞大,需要在线提供教程过多,有时会让部分用户迷茫。另外,Blender不仅仅是3D设计造型,它允许用户研究甚至创作自己动画,使用Blender创建的一些动画甚至会让Pixar的顶级设计师脸红。总体来看,Blender社区非常强大,令人印象深刻。

    开源:是

    网址:https://www.blender.org

    2、OpenSCAD

    OpenSCAD是一款基于命令行的3D建模软件,可以产生CSG文件,特长是制作实心3D 模型。支持跨平台操作系统, 包括Linux、Mac和Windows。

    开源:是

    网址:http://www.openscad.org

    3、Art of Illusion

    免费,开源的3D模型和渲染软件。亮点包括细分曲面模型工具,骨骼动画和图形语言。尽管缺点也很突出, Art of Illusion是在RepRap开源社区使用最广泛的3D建模软件。完全采用Java开发,拥有与同类型商业软件相同的功能。

    开源:是

    网址:http://www.artofillusion.org/

    4、FreeCAD

    FreeCAD是来自法国Matra Datavision公司的一款开源免费3D CAD软件, 基于CAD / CAM / CAE几何模型核心,是一个功能化、参数化的建模工具。FreeCAD的直接用户目标是机械工程、产品设计,当然也适合工程行业内的其他广大用户,比如建筑或者其他特殊工程行业。

    开源:是

    网址:https://www.freecadweb.org/

    5、Wings3D

    Wings 3D是一个开源免费的3D建模软件,适合创建细分曲面模型。容易学习,功能强大。Wings 3D的名字来源于它用于存储坐标系和临近数据所使用的翼边数据结构。支持多种操作系统,包括Linux、Mac和Windows。

    开源:是

    网址:http://www.wings3d.com/

    6、BRL-CAD

    BRL-CAD是一款强大的跨平台开源实体几何(CSG) 构造和实体模型计算机辅助设计(CAD) 系统。BBRL-CAD包含有一个交互式的几何编辑器,光学跟踪支持图形着色和几何分析,计算机网络分布式帧缓存支持,图像处理和信号处理工具, 可以进行几何编辑、几何分析,支持分布式网络,可以进行图像处理和信号处理。

    开源:是

    网址:http://brlcad.org/

    7、MeshMixer

    MeshMixer是一个3D模型工具,也是Autodesk公司的产品。它能够通过混合现有的网格来创建3D模型,支持Windows和Mac OS X系统。如果你想制作一些类似“牛头马面”的疯狂混合3D模型,这是个简单直接的办法。

    开源:否。免费

    网址:http://www.meshmixer.com/

    8、MeshLab

    MeshLab是3D发展和数据处理领域非常著名的软件是一个开源、可移植和可扩展的三维几何处理系统。它可以帮助用户处理在3D扫描捕捉时产生的典型无特定结构的模型,还为用户提供了一系列工具编辑,清洗,筛选和渲染大型结构的三维三角网格(典型三维扫描网格), 该系统依靠了网格处理任务GPL的心向量图库。该系统发布于2005年年底。

    开源:是

    网址:http://www.meshlab.net/

    9、SketchUp(草图大师)

    SketchUp是谷歌Google的一个免费交互式的3D模型程序,不仅适合高级用户,也适合初学者。上手非常容易,但是缺失一些高级功能。

    ketchup是一套直接面向设计方案创作过程的设计工具,其创作过程不仅能够充分表达设计师的思想而且完全满足与客户即时交流的需要,它使得设计师可以直接在电脑上进行十分直观的构思,是三维建筑设计方案创作的优秀工具。是一个极受欢迎并且易于使用的3D设计软件,官方网站将它比喻作电子设计中的“铅笔”。它的主要卖点就是使用简便,人人都可以快速上手。并且用户可以将使用SketchUp创建的3D模型直接输出至Google Earth里,非常的酷!@Last Software公司成立于2000年,规模较小,但却以SketchUp而闻名。

    开源:否。免费

    网址:https://www.sketchup.com/

    10、Autodesk 123D

    Autodesk 123D是欧特克公司的产品,是一个免费3D模型软件,你可以使用一些简单的图形来设计、创建、编辑三维模型,或者在一个已有的模型上进行修改。目前只支持Windows系统。 用户只需要简单拍摄几张物体照片,它就能自动生成3D模型,并能通过Autodesk将3D模型制作成实物。

    开源:否。免费

    网址:https://www.autodesk.com/solutions/123d-apps

    11、Sculptris

    Sculptris是款免付的3D雕刻软件,小巧却强大,让艺术家只需要简单地专注于创作惊人的3 D艺术品。。用户可以像玩橡皮泥一样,拉,捏,推,扭等做一切可以对橡皮泥做的事。如果你是数字雕塑世界的新手、Sculptris是理想的入门平台。相反,如果你拥有丰富的CG行业经验,你将发现在Sculptris中可以快速爆发的方式去实现你的概念。它具有直观、好玩和友好的用户感受,所以作为艺术家可以集中全部精力进行创作。

    开源:否。免费

    网址:http://pixologic.com/sculptris/

    12、K-3D

    K-3D是基于GNU/Linux和Win32的一个三维建模、动画和绘制系统,是一款免费、开放原始码的 3D 模型和动画制作与渲染(rendering) 工具,它强大的功能可以满足专业人士的需求。它可以创建和编辑 3D 几何图形,提供极具弹性的面向对象的插件增强功能及以节点作基础的可视化管线架构,所有参数和选项的调整,都会立即显现结果,而且可以无限次数地复原与取消复原。此外,它使用与 RenderMan 相符的渲染引擎 (render engine),可创作出电影质量的 3D 动画。

     

    开源:是

    网址:http://www.k-3d.org/
     

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  • 推荐三款强大的有3D效果的js图表库

    千次阅读 2019-03-12 13:03:53
    1:highcharts——3D和2D 2:ichartsjs——3D和2D 3:echarts——3d-2d 1:highcharts——3D和2D https://www.highcharts.com.cn/ 2:ichartsjs——3D和2D http://www.ichartjs.com/samples/index.html ...
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  • 3D游戏引擎之GPU渲染(DX篇)

    万人学习 2015-04-16 17:03:06
    本次课程主要是针对3D游戏引擎内部的GPU之Shader渲染处理,告诉大家引擎底层是如何与Shader代码结合的。从基本的灯光渲染,环境渲染到后的Bloom渲染。
  • 3D卷积

    千次阅读 2019-05-17 16:40:58
    3D卷积方法是把视频划分成很多固定长度的片段(clip),相比2D卷积,3D卷积可以提取连续帧之间的运动信息。 即,3D卷积将视频多帧进行融合 1. C3D paper: D. Tran, et al. Learning spatio-temporal features ...

    3D卷积方法是把视频划分成很多固定长度的片段(clip),相比2D卷积,3D卷积可以提取连续帧之间的运动信息

    即,3D卷积将视频多帧进行融合

     

     

    1. C3D

    paper: D. Tran, et al. Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks. ICCV'15.

    Tran等人提出C3D,其将3×3卷积扩展到3×3×3卷积,2×2汇合扩展到2×2×2汇合。输入片段16帧。实验中发现,时域方向卷积核大小为3效果最好。相比2D CNN,3D CNN的参数量很大,训练变得更困难,且需要更多的训练数据。相比其他类型的方法,C3D一次处理多帧,所以计算效率很高

    想到卷积,两大特性,局部连接和权重共享,那么3D卷积的构造也要遵循这两大特点。2D卷积作于单张image,可以很好符合两大特点,但是不能提取时间特征,如果是作用于multi-image上,虽然能融合所有图片特征,但是没有符合时间轴上局部链接的特点,因此对时间特征提取不是那么有效。很自然就能想到3D卷积的形式,如下图所示。那么对于pooling操作,2D卷积可以通过stride来控制空间上的池化,对于时间上的池化,需要3D卷积在时间维度上设定stride。

    *3D卷积:

    对于用3D卷积构建的网络,要避免在前几层用2D卷积和2D池化的方式构建,应该选用3D卷积搭建。网络的输入c×l×h×w(通道×帧数×高×宽),视频序列被压缩到128×171,帧数设为16,因为是从头训练,数据增强很重要。利用2D识别的经验,大多数卷积大小为3×3,因此需要确定时间维度的大小,作者做了两种实验,一个是所有卷积都是一样的,有相同的temporal depth。二个是变化temporal depth。通过对比实验,得出3×3×3卷积核效果最好。

    *网络结构:

    网络有8个卷积层(filter:3×3×3,stride: 1×1×1),5个池化层(filter:2×2×2,stride: 2×2×2,除了第一个filter:1×2×2,stride: 1×2×2),2个全链接层(4096),和1个softmax分类层,最终的网络结构如上上图所示。

    *时空特征解释:

    作者通过deconvolution网络的feature map,发现刚开始几帧3d卷积捕捉appearance,后续帧更多关注motion的显著性特征。

     

    2. C3D的分解

    paper: L. Sun, et al. Human action recognition using factorized spatio-temporal convolutional networks. ICCV'15.

    Sun等人把3D卷积分解为空间方向2D卷积和时间方向1D卷积。

     

    3. I3D

    paper: J. Carreira and A. Zisserman. Quo vadis, action recognition? A new model and the Kinetics dataset. CVPR'17.

     

    论文主要贡献是提出了Inflated 3D conv,为了应对视频分类领域数据集缺乏,避免之前只能从头在小数据上训练的囧境,文章利用I3D将在Imagenet上训练成功的经典模型迁移学习到video数据集上,并借助two-stream结构实现了目前最好的效果,80.9%(HMDB)和98.0%(UCF-101)。

     

    *行为分类的结构:

     

    基于静态图片的cnn已经有很多有效的网络结构,而基于视频的cnn目前处于发展阶段。视频相关的网络结构区分,可以根据是使用2D conv还是3D conv?是使用RGB输入还是RGB+optical flow?是使用LSTM做时间建模还是通过其他方式融合temporal特征?简要的可以分为以下四种结构,除了C3D的网络,其他都或多或少利用Imagenet的训练模型。

     

     

    方法1:ConvNet+LSTM
    该方案主要考虑到cnn在图像分类领域的成功以及LSTM对于序列建模的能力,很自然提出将两者结合起来的方案。如果只是用cnn的话,需要对每一帧都提取特征,然后将视频的所有帧特征进行总汇,以此来表达对视频的表示,显然这样做忽略的时间结构特征。而LSTM可以处理长时间依赖的问题,可以对视频从第一帧开始建模直到最后一帧,使用cnn网络对每帧提取特征,然后将特征送入LSTM来捕捉时间特征,最后一帧的输出用来对视频特征表示。
    LSTM往往依赖cnn的最后一层特征最为输入,因此不能够捕捉到low-level motion的特征,而且对于遍历整个视频也很难去训练。

     

    方法2:3D ConvNets3D ConvNets是对视频建模最自然的方式,和标准cnn区别在于由2d conv变为3d conv,来捕捉spatio-temporal feature。想法很好,但目前遇到一些问题,问题一:3D ConvNets3d conv多了一个维度,参数量有较大增加,这将会很难去训练。问题二:没有利用那些Imagenet上成功的预训练模型来迁移学习,往往使用层数少的cnn在小数据集上从头训练。简要说就是要利用已有预训练模型,要减少参数或增大数据集。(论文中实现了C3D(与原版略有差异)有8 conv layer、5 pooling layer 和 2 fc layer,并在所有圈卷积层和fc层加bn。输入是16×112×112(通过crop方法),将第一个pooling layer对时间的stride由1变成2,为了可以减少memory和允许更大batch。)

     

    方法3:Two-Stream Networks
    该方案利用短的视频段来建模,用每个clip的预测分数平均的方式(其实C3D也是类似),但不同的是输入,包括一张RGB和10张optical flow(其实是5张,x/y两个方向,运动特征)。模型能使用two-branch方式,利用预训练的imagenet模型,最后将预测结果平均下(最原始的,或者在最后softmax做融合),这样建模的模型比较好训练,同时也能获得更高的分数。
    模型的两个输入流也可以在后面的cnn层来进行融合,以提升相同,同时可以end-to-end训练。论文实现一个类似的two-stream方案,在最后一层用3d conv将spatial和flow特征进行融合。

     

    方法4:Two-Stream Inflated 3D ConvNets
    该方案是论文提出的,出发点是要利用imagenet的预训练模型,同时利用3d conv来提取RGB streamtemporal feature,最后再利用optical-flow stream提升网络性能,也就大融合的方案(把有效的技巧都用上)。
    通过对预训练的2D conv增加temporal维度,把N×N的filter变为N×N×N。简单的办法就是对N×N的filter重复复制N遍,并归一化,这样多的出发点是短期内时间不变性的假设,姑且把这当成3D filter初始化的一种策略吧。
    池化操作怎么膨胀?stride怎么选?主要依赖感受野尺寸,如果图像水平方向和竖直方向相等,那么stride也相等,而且越深的特征感受野越大。但是考虑到时间因素,对称感受野不是必须的,这主要还是依赖帧率和图片大小。时间相对于空间变化过快,将合并不同object的边信息,过慢将不能捕捉场景变化。
    虽然3D conv能够捕捉motion信息,但是与光流优化的方式和效果还是不一样,因此使用two-stream的方式构建,并分开训练两个网络。

     

     

     

    4. P3D

     

    Qiu等人提出P3D,用一个1×3×3的空间方向卷积和一个3×1×1的时间方向卷积近似原3×3×3卷积。通过组合三种不同的模块结构,进而得到P3D ResNet。P3D ResNet在参数数量、运行速度等方面对C3D作出了优化。

     

     

    * P3D conv
    3d卷积被解耦为2d空间卷积和1d时间卷积,得益于分解,可以将其放置在resnet的残差block中,设计多种P3D模块。
    这样做的话,2d空间卷积可以利用imagenet上预训练模型做迁移学习。作者依据空间卷积与时间卷积操作先后和如何对output的影响这两点,主要设计P3D-A,P3D-B,P3D-C三种block。
    P3D-A:采用级联的方式,时间卷积作用于空间卷积之后。时间卷积的输出作为最终输出。
    P3D-B:采用并联的方式,时间卷积和空间卷积分别对输入操作,然后加和作为最终输出。
    P3D-C:采用混合的方式,融合上述两种模块。

     

    * P3D ResNet
    分别对三个模块组成的ResNet-50做实验,有四组,最后一组是三种模块的混合,混合的顺序是P3D-A->P3D-B->P3D-C,结果如下表所示

     

     

    5. R(2+1)D

    Tran等人提出ResNet (2+1)D,把一个3D卷积分解成为一个2D卷积空间卷积和一个1D时间卷积,注意这里的参数量和原3D卷积相同。相比P3D有三种形式,(2+1)D和P3D-A最接近。

    本文和上篇差不多,不过主要贡献在于使用一种最基础的block的ResNet网络取得了比较好的结果,在block设计上保持分解后的参数量和3D卷积参数量一致,以此来增强模型表达能力。作者通过对比几种video分类架构,表明R(2+1)D效果出众。

    以下对比实验中,base network选用ResNet,使用原始不带bottlenecks的残差模块。

     

    • R2D
      R2D模块就是传统的2d卷积,将输入c×l×h×w看作是cl×h×w(把多张当作一整张),只是将2d卷积作用于multi-frames上。将整个输入的clip的时间维度压缩到了一个通道上,不能有效提取时间信息。还有一种是f-R2D,采取相反的方式,分别对每帧做操作,在最后全局池化层在做所有帧的信息融合。
    • R3D
      R3D模块就是前面讲的C3D模块,只不过是放到ResNet网络中。不能利用预训练模型,只能从头开始训练。
    • MCx and rMCx
      这种方案是混合上述两种模块在一个网络中,MCx是认为时间信息依赖前几层,rMCx是认为时间信息依赖后几层。这里x表示从第几层开始2d卷积和3d卷积切换。实验认为MCx要比rMCx合理些。
    • R(2+1)D
      该模块认为3D卷积可以利用2D卷积和1D卷积来逼近,但要保证参数相同,因此作者设计了2d卷积和1d卷积filter个数的匹配公式。相比于R3D,虽然参数没变,但由于R(2+1)D添加更多Relu激活层,模型的表达能力应该更强,同时也更容易训练优化。相比于P3D,R(2+1)D更接近P3D-A,把R(2+1)D都设计为相同的block,但P3D的第一层使用的是2d卷积。

     

     

    6. Non-local neural networks

     

    可以看作是3D卷积的一个扩展。3D卷积的感受野是有限区域,而non-local旨在解决长距离依赖问题。

     

    Non-local的响应是所有空间和时间位置特征的加权平均:

     

     

    用于度量相似性,计算响应, 用于归一化。

     

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