Инновационное оборудование для производства ограждений

Глобальный спрос на изделия из проволочной сетки привел к росту потребности в более безопасных, интеллектуальных и быстрых станках для производства ограждений в проволочной промышленности. В связи с этим, новозеландская копания South Fence Machinery инвестировала средства в увеличение производственных площадей, расширение штата сотрудников и производство более высокотехнологичных станков с ЧПУ для удовлетворения спроса. Помимо этого она укрепила свои партнерские отношения с ведущими мировыми поставщиками, включая Siemens, Festo и SICK для сохранения лидирующей позиции на мировом рынке.

История компании South Fence Machinery (SFM) началась в 30-х годах прошлого столетия, основным направлением ее деятельности является разработка и производство безопасных, надежных и высокопроизводительных станков для производства ограждений. Сейчас компания является всемирно признанным специалистом в области технологий проволочных ограждений и экспортирует свою продукцию в такие страны как Австралия, Португалия, Испания, Великобритания, Россия, Мексика и США.

На территории Европы и Африки, эксклюзивным представителем South Fence Machinery является компания JVO, расположенная в Португалии. JVO будет рада продемонстрировать передовые технологии, качественное производство и полное обслуживание/поддержку, которые South Fence Machinery предоставляет клиентам. Педро Оливейра (глава JVO) понимает, что именно люди, отношения с клиентами и отличный сервис определяют качество обслуживания клиентов South Fence Machinery. Инновационные технологии, надежное оборудование для производства ограждений в сочетании с индивидуальным подходом к клиентам стали основой для укрепления бренда South Fence Machinery по всей Европе начиная с 1990 года.

South Fence Machinery предлагает полный спектр станков для производства сеток с фиксированным узлом, стяжкой и шарнирным соединением.

Кроме того, South Fence Machinery также производит и сопутствующее оборудование — машины для сшивания колючей проволоки  и  устройства для намотки проволоки. Команда разработчиков и испытателей ведут постоянную работу над усовершенствованием оборудования, стремясь к большей автоматизации, чтобы гарантировать своим клиентам конкурентоспособность на рынке.

Станок для производства сетки с фиксированными узлами

  Система прямой подачи проволоки обеспечивает универсальность технических характеристик продукции и одновременно бесперебойное видение оператором ящиков для вязания. Линейные провода могут быть добавлены или опущены в верхней или нижней части ограждения, чтобы избежать необходимости сдвигать завязывающие коробки.

Индексирующий обжимной барабан позволяет вносить изменения в расстояние между оставшимися проволочными тросами с помощью простой операции с клавиатурой без каких-либо других механических настроек.

Машина имеет комплексную систему электрических расцепителей для обеспечения остановки машины в случае спутывания провода, обрыва или неправильной работы машины. Механизм захвата включает в себя съемник с электрическим приводом для легкого удаления готового рулона.

Характеристики станка FKM 30-3D:

Максимальная высота ограждения — 3,0 метра (120 дюймов).

Максимальное количество горизонтальных линий

• 26 для одного забора
• 28 для двойного забора

Горизонтальное расстояние между проволокой минимум 3 дюйма (75 мм) с увеличением на 1/2 дюйма (13 мм)

Вертикальное расстояние между проволокой 3″, 6″, 9″, 12″, 18″, 24″, 48″ (75мм, 150мм, 225мм, 300мм, 450мм, 600мм, 1200мм)

Горизонтальный размер проволоки 2,50 мм (0,098″)

Вертикальный размер проволоки  2,50 мм (0,098″)

Размер узла 2,24 мм (0,088″)

Максимальная скорость машины до 40 циклов в минуту

Максимальная длина рулона 500 м (1640 футов)

Максимальный диаметр рулона 800 мм (31,5″)

Сервоприводы Siemens с системой управления движением

Двойная система подачи для возможности одновременного производства 2 рулонов 

Станок для производства сетки со стяжкой

Станки Stiff Stay включают в себя широкий спектр функций безопасности, включая световые завесы Siemens, электрические системы отключения и контролируемые защитные устройства, которые не только обеспечивают безопасность обслуживающего персонала, но и автоматически останавливают машину в случае поломки.

Экран HMI (Human Machine Interface — человеко-машинный интерфейс) не только упрощает настройку и настройку, но и постоянно и точно сообщает о производстве продукта и состоянии машины. 

Индексирующий обжимной барабан с сервоприводом обеспечивает легкое изменение расстояния между проволочными опорами при нажатии кнопки без каких-либо дополнительных механических изменений, исключая длительное время простоя во время переключения.

Характеристики станка SSM 26-3D:

Максимальная высота забора 2,6 метра (или 102 дюйма)

Максимальное количество горизонтальных линий

• 26 для одного забора
• 28 для двойного забора

Расстояние между проволокой по горизонтали 50 мм, 75 мм, 100 мм, 125 мм, 150 мм, 175 мм, 200 мм, 225 мм, 250 мм, 275 мм, 300 мм (2 «, 3», 4 «, 5», 6 «, 7», 8 «, 9», 10 «, 11», 12 «)

Вертикальное расстояние между проволокой 50 мм, 75 мм, 100 мм, 150 мм, 225 мм и 300 мм (или 2 «, 3», 4 «, 6», 9 «и 12»)

Максимальная длина рулона 500 м (1640 футов)

Максимальная скорость машины до 80 циклов в минуту

Горизонтальный диаметр проволоки 2,50 мм

Максимальный размер рулона 800 мм (31,5 «)

Сервопривод Siemens, управляемый системой управления движением

Двойная система подачи дает возможность одновременного производства 2 рулонов (2,4 м или 96 «* полезная ширина)

Автоматическая система смазки

Станок для производства сетки с шарнирными соединениями

Оборудование имеет комплексную систему электрических расцепителей для обеспечения остановки станка в случае поломки или запутывания проволоки. Интегрированная электрическая система Siemens обеспечивает одновременный мониторинг систем безопасности и функций оборудования. Контролируемые световые завесы категории 4 спереди и сзади машины. Контролируемые RFID блокировщики категории 4 на всех съемных щитках и дверях. Комплексное машинное предупреждение. Пневматические предохранительные клапаны и регуляторы безопасности Festo. Нескользящие операторские платформы, с поручнями и бортиками. Механизмы Hinge Joint Machines были разработаны для обеспечения простоты эксплуатации, длительного срока службы и простоты обслуживания и регулировки.

Преимущества South Fence Machinery:

• Станки спроектированы и изготовлены для длительной эксплуатации
• Специализированные станки с индивидуальным выбором опций
• Для каждого станка гарантируется доставка, установка, ввод в эксплуатацию и всесторонне обучение оператора
• Industry 4.0 поддерживает удаленную диагностику и обработку данных
• Круглосуточная поддержка по телефону и электронной почте
• Глобальная техническая и электротехническая поддержка с выездом на месте

Огромный опыт South Fence Machinery и JVO позволяет обеим компаниям подобрать лучшие конфигурации оборудования, опции и производственные решения для удовлетворения ваших требований (удовлетворения требований клиента). Компания South Fence Machinery понимает потребность в надежных машинах, поэтому предоставляет комплексную гарантию послепродажного обслуживания. Когда вы имеете дело с South Fence Machinery, вы имеете дело с экспертами в сфере оборудования для производства ограждений.

Для получения дополнительной информации касательно любой линейки станков или технических характеристик станков South Fence Machinery, свяжитесь с отделом продаж JVO или South Fence Machinery.

jvo@jventuraoliveira.pt

sales@southfence.co.nz

Для получения послепродажного обслуживания, запчастей и технической поддержки свяжитесь с нашей службой технической поддержки и продаж.

[email protected]

www.jventuraoliveira.pt

© МеталлLife

История ООО Сетка

—История нашего предприятия

2004 – год создания ООО «Сетка». Свидетельство о регистрации выдано Минским горисполкомом. УНП 190545892. Предприятие с начала существования планировало заниматься производством, чем успешно и занимается уже четырнадцатый год, в связи с чем постоянно осуществляет капитальные вложения в основные средства – оборудование для производства металлических изделий.

В 2005 году ввели в эксплуатацию первый дыропробивной пресс для производства листов перфорированных ТУ BY190545892.001-2006 и других металлических изделий с перфорированными элементами (стулья, скамейки, стеллажи, барные, административные стойки, экраны, рекламные таблички, фризы, декоративные элементы интерьера, перегородки, вывески, выставочные стенды и др.).

В 2006 году ввели в эксплуатацию второй дыропробивной пресс с целью повышения производственной мощности, универсальный гибочный станок, сварочный аппарат. Запустили производство новой продукции – открытых и закрытых урн уличных ТУ BY190545892.002-2006.

В 2007 году приобрели и ввели в эксплуатацию комплект оборудования для нанесения полимерных порошковых покрытий, машину для резки и гибки металлопроката. Запустили производство новой продукции – стеллажей универсальных ТУ BY 190545892.003-2007. Запустили производство сеток плетеных ТУ BY 190545892.004-2007.

В 2009 году ввели в эксплуатацию станок фрезерный универсальный, станок вертикально-сверлильный, ножницы гильотинные, выпрямитель сварочный, пресс кривошипный, станок для правки и рубки проволоки, машину контактной сварки, станок для производства просечно-вытяжной сетки. Запустили производство сеток сварных ТУ BY 190545892.006-2009 и цельнометаллических просечно-вытяжных ТУ BY 190545892.007-2009.

В 2010 году ввели в эксплуатацию станок для производства сварных панелей, (другими словами евроограждений или 3D-панелей) ворот, калиток ТУ BY 190545892.005-2009, станок для гибки сварных панелей. Процесс изготовления оцинкованных сетчатых панелей с полимерным покрытием, ворот и калиток ООО «СЕТКА» является уникальным и многоэтапным: сварка заготовок изделия, гибка иначе придание ребер жесткости, пескоструйная обработка, газотермическое нанесение цинкового покрытия, полимерное покрытие. Все производственные этапы выполняются собственными силами. В результате мы получаем качественные и долговечные изделия.
В этом же году запустили станок для производства сварной сетки, станок для производства арматурной сетки, станок для правки и рубки проволоки. Начали производство элементов перфорированных крепежных ТУ BY 190545892.008-20010.

В 2011 году для развития производственной базы предприятие «Сетка» начало реконструкцию производственного здания в а.г. Заполье Червенского района. Запустили в эксплуатацию горизонтально-фрезерный станок, станок вертикальный резьбонарезной, токарно-винторезный станок.

В 2012 году приобрели и запустили установку термоабразивной обработки изделий и нанесения защитных покрытий, запустили в эксплуатацию два правильно-отрезных станка, завершили реконструкцию производственного здания в а.г. Заполье Червенского района.

В 2013 году запустили производство фибры ТУ BY 190545892.009-2013, ввели в эксплуатацию гидравлические гильотинные ножницы.

В 2014 году ввели в эксплуатацию гибочный станок, листогибочный пресс.

В 2015 году ввели в эксплуатацию вторую печь для нанесения полимерных покрытий, еще один гибочный станок, правильно-отрезной станок, трубогиб ручной. Получили ТУ на производство труб профильных с фальцевым швом ТУ BY 190545892.011-2015.

В 2016 году ввели в эксплуатацию станок для производства колючей проволоки ТУ BY 190545892.010-2015, станки для электросварки сетки. Запустили станок для плетения шарнирной сетки ТУ BY 190545892.012-2015. Начали производство контейнеров металлических для ТБО ТУ BY 190545892.013-2016.

В 2017 году ввели в эксплуатацию пресс кривошипный и заклепочник пневмогидравлический. Запустили производство сеток плоских легких сварных ТУ BY 190545892.014-2017.

Факт собственного производства предприятием ООО «Сетка» вышеуказанной продукции подтвержден Сертификатом продукции собственного производства, выданным Белорусской торгово-промышленной палатой.

Производственное предприятие ООО «Сетка» уверенно и динамично развивается. Мы изготавливаем и реализуем потребителям востребованную продукцию, применяем современные технологии и передовое оборудование, модернизируем свою производственно-техническую базу, чтобы постоянно расширять ассортимент продукции собственного производства. Мы всегда предлагаем только качественные изделия по приемлемым ценам.

оборудование для бизнеса в сервисе объявлений OLX.ua✔

Запорожье, Коммунарский Сегодня 23:36

Харьков, Немышлянский Сегодня 23:34

SFO — 100 Бизнес и услуги » Оборудование Харьков, Немышлянский Сегодня 23:33

Шарнирная сетка: оградить и сэкономить

Шарнирная сетка не только значительно дешевле традиционной сетки «Рабица», но и требует меньше затрат на монтаж (на установку шарнирной сетки требуется меньше столбиков, расстояние между столбиками до 7 метров).

Шарнирная сетка (фермерская, узловая, лесная сетка, «казачка») – это металлическая сетка из оцинкованной проволоки, которая изготавливается путем переплетения проволоки шарнирным узлом. Шарнирная сетка – это идеальное решение для ограждения больших территорий, а экономия по сравнению с сеткой «Рабица» составляет до 50%. Шарнирная сетка с оцинкованным покрытием используется для того, чтобы оградить большую территорию сельскохозяйственного назначения, питомники, виноградники, заповедники, территории лесничества, охотничьи хозяйства, вольеры, технические территории, санитарные зоны, пастбища, сады, автомобильные и железные дороги и т. д. Благодаря сфере применения ее также называют лесной.

В отличие от монтажа сетки «Рабица» монтаж шарнирной сетки не требует особых навыков. За счет своей доступной цены, а также за счет простоты монтажа шарнирная сетка становится все более популярной.

Для изготовления шарнирной сетки используется оцинкованная проволока диаметром 1,8 – 3,0мм. Шарнирная сетка сворачивается в рулоны по 25 и 50 погонных метров и отпускается целыми рулонами. Производится эта сетка на импортном оборудовании, что говорит о высоком качестве готового продукта.

Сегодня на рынке этот вид сетки является одним из лидеров продаж среди других видов металлических изделий. Основным отличием данного вида ограждения является размер ячейки, которая в нижней части сетки делается меньше (для того, чтобы грызуны, собаки и другие мелкие животные не могли преодолеть ограждение). Данная особенность позволяет не только защищать огражденную территорию, но и не мешает свободному обзору. Струны этой металлической сетки скрепляются специальным узлом – шарнирным, под прямым углом. Отличает это изделие от других и то, что ячейки имеют различную высоту. Размер ячеек выпускаемой нами сетки составляет: по высоте – 100 мм,140 мм,160 мм,180 мм,190 мм, 220 мм, по ширине ячеек –160 мм. Высота сетки может быть разной: 1,02 м, 1,2 м, 1,4 м и 1,65 м. Благодаря шарнирным соединениям и разнице в величине ячейки объём рулона в разы компактнее, а вес — намного меньше своих аналогов. Оцинкованное покрытие и большая толщина используемой проволоки позволит более долговечное ограждение за меньшие деньги. Такие преимущества плюс значимое сопротивление растяжению позволяет производить монтаж сетки с меньшим количеством столбов, путем увеличения расстояния между ними, без потерь стойкости ограждения.

Монтаж шарнирной сетки происходит по столбам из металла, дерева или бетона. Расстояние между столбами при возведении забора должно составлять 5-7 м, этому способствует небольшой вес изделия. Для того, чтобы не допустить растяжения при работе с ней, нижние и верхние проволоки изготавливаются с большим диаметром. Также не нужно применять проволоку для натяжения, так как именно для этого на сетке есть два прута из проволоки с увеличенной толщиной, расположенных горизонтально.

Цена шарнирной сетки зависит от параметров продукта: чем меньше по размеру ячейки внизу, тем, следовательно, она дороже. И, наоборот, чем больше размер ячеек, тем меньше металла уходит на ее изготовление и, следовательно, стоить она будет дешевле.

Другими словами, в отличие от похожей по своим свойствам сетки «Рабица» данный вид ограждения является облегченным. Когда перед вами стоит задача найти недорогое и качественное ограждение, способное выполнять свои функции, компания «Алмаросметиз» предлагает вам приобрести шарнирную сетку, которая становится всё более популярной на рынке.

 

Поделиться материалом

станок для производства сетки на г

Станок для производства сетки в России. Сравнить цены и …

Станок для производства сетки Рабицы — Автомат «modul Б-747» на 380В или 220В и с другими модификациями Доставка из г.

Станок для производства сетки в Украине. Сравнить цены …

Станок для производства отводов spiro beta 3, перехоТолщина металла 0.4-1.25мм Диапазон диаметров 125-1000мм

Станок для производства сетки в Москве. Сравнить цены …

Станок — автомат для производства сетки Рабицы modul Б-747 на 380В или 220В! Доставка из г. Челябинск

Проектирование и реализация станков для производства сетки …

Компания «emtech» производит станки для плетения сетки рабица. Наш станок — УСАПС 1 для производства рабица полностью автоматический. Цену на станок можно узнать на нашем сайте

Станок для производства сетки рабица в России. Сравнить …

Автоматический станок для производства сетки Рабицы modul Б-747 на 380В или 220В! Доставка из г. Челябинск

Станок для производства сетки в Беларуси. Сравнить цены …

Станок для производства сетки. Продажа, поиск, поставщики и магазины, цены в Беларуси

Оборудование для производства сетки рабицы, проволоки в …

Оборудование для производства сетки рабицы, проволоки, оборудование для производства проволоки, оборудование для производства сетки рабицы. Продажа, поиск, поставщики и магазины, цены в Украине

Оборудование для производства овощной сетки

Комплект оборудования для производства сеновязальной сетки. Материал: hdpe. Назначение сетки: применяется в пресс-подборщиках для обвязки рулонов сена, соломы и пр.

Оборудование для производства овощной сетки, цена , купить …

Оборудование для производства овощной сетки, цена , купить в Алматы — Satu.kz (ID#42514519). Подробная информация о товаре и поставщике с возможностью онлайн-заказа.

СТАНОК СЕТКИ РАБИЦА в России. Купить Недорого у …

Станок для производства сетки Рабицы — Автомат «modul Б-747» на 380В или 220В и с другими модификациями Доставка из г.

Проектирование и реализация станков для производства сетки …

Компания «emtech» производит станки для плетения сетки рабица. Наш станок — УСАПС 1 для производства рабица полностью автоматический. Цену на станок можно узнать на нашем сайте

СТАНОК СЕТКИ РАБИЦА в Москве. Сравнить цены и

Станок для производства сетки Рабицы — Автомат «modul Б-747» на 380В или 220В и с другими модификациями Доставка из г.

Оборудование для производства сварной арматурной сетки …

Станок для производства 3d заборов и ограждений, lw-gp- 2500 cnc . Доставка из г. Москва В наличии Новое. Основное производство ограждения 3d заключается в изготовлении карт из арматурной сетки на сварочном станке и …

Станок контактной сварки для производства металлической сетки

Станок контактной сварки для производства металлической сетки, цена 5800000 Тг., купить в Нур-Султане — Satu.kz (ID#75914620). Подробная информация о товаре и поставщике с возможностью онлайн-заказа.

Оборудование для производства овощной сетки

Комплект оборудования для производства сеновязальной сетки. Материал: hdpe. Назначение сетки: применяется в пресс-подборщиках для обвязки рулонов сена, соломы и пр.

Оборудование для производства сетки рабицы, проволоки в …

Оборудование для производства сетки рабицы, проволоки, оборудование для производства проволоки, оборудование для производства сетки рабицы. Продажа, поиск, поставщики и магазины, цены в Украине

Станок для производства шарнирной сетки

Данный тип сетки широко применяется как сетка №1 в мире по ограждению участков с животными. Наш станок для производства шарнирной сетки

Станок для производства сетки рабицы в Україні —

Станок для производства сетки рабицы в Україні ⭐ Вибирай з 48691 оголошень на Flagma.ua Купити оптом і в роздріб за найкращими цінами. Замовити товари і послуги від надійних постачальників і магазинів на Флагма Україна …

Оборудование для производства овощной сетки, цена ,

Оборудование для производства овощной сетки, цена , купить в Алматы — Satu.kz (ID#42514519). Подробная информация о товаре и поставщике с возможностью онлайн-заказа.

Купить станок для производства композитной сетки в …

Купить станок для производства сетки в Новосибирске. Наше оборудование и технология …

Автоматический станок для производства сетки рабицы …

Автоматический станок для производства сетки рабица может быть выпущен как на 220 так и на 380 вольт.

Станки для производства сетки-рабицы купить — Биржа …

Все объявления о продаже станков для производства сетки-рабицы. Сравните цены и купите недорого станки для производства сетки-рабицы среди

Станок для изготовления сетки рабицы автомат, цена 320000 …

Станок для изготовления сетки рабицы автомат, цена 320000 руб, купить в Луге — Tiu (ID#352056343). Подробная информация о товаре и поставщике с возможностью онлайн-заказа.

СТАНОК СЕТКИ РАБИЦА в Краснодаре. Сравнить цены и …

Станок для производства сетки Рабицы — Автомат «modul Б-747» на 380В или 220В и с другими модификациями Доставка из г.

Купить станок для производства композитной сетки в …

Купить станок для производства сетки в Новосибирске. Наше оборудование и технология …

Станок для производства сетки рабицы — разновидности и …

Разновидности станков для производства сетки. Оборудование, используемое для производства сетки Рабица различно по степени механизации ручного труда. Среди него различают: Ручные станки.

Оборудование для производства овощной сетки

Комплект оборудования для производства сеновязальной сетки. Материал: hdpe. Назначение сетки: применяется в пресс-подборщиках для обвязки рулонов сена, соломы и пр.

Купить станок для производства сетки рабицы УСАПС-1М.

На ячейке 25 мм — 20 м.кв/час. Узнать цену. Вы можете купить или узнать цену станка «EMTECH» для производства сетки рабица УСАПС-1М. «Но чем же отличается этот станок

Станок для производства шарнирной сетки

Данный тип сетки широко применяется как сетка №1 в мире по ограждению участков с животными. Наш станок для производства шарнирной сетки

станок для производства сварочной сетки

Станок для производства сварной кладочной сетки. 1.Станок работает по технологии электрического синхронного контроля. Процесс сварки и время сварки контролируются ци…

Станок для производства сетки Рабицы — Автомат «MODUL Б …

Автомат для сетки рабицы с модификациями на заказ. В компании «МАВТ — Инжиниринг» можно приобрести автоматический станок для производства сетки рабицы «modul Б-747» высокого качества работающий от трёхфазной сети с …

Станок для производства сетки рабицы в Україні —

Станок для производства сетки рабицы в Україні ⭐ Вибирай з 48691 оголошень на Flagma.ua Купити оптом і в роздріб за найкращими цінами. Замовити товари і послуги від надійних постачальників і магазинів на Флагма Україна …

Станок для производства сварной (кладочной, арматурной) сетки

Купить Станок для производства сварной (кладочной, арматурной) сетки в Минске с быстрой доставкой по Беларуси. Гарантия качества и отличные цены. Подробности указаны на сайте.

Мини-цех по производству сетки-рабица — Бизнес-идеи

Станок для производства сетки рабицы и перспективы бизнеса. Сетка рабица используется в качестве надежного ограждения домов, дач, промышленных и вспомогательных конструкций.

Где купить станки для производства сварной сетки

Где купить станки для производства сварной сетки . 15 предложений от 12 поставщиков. Цена от 8000 до 8000.

Полуавтоматический станок для производства сетки рабицы

Aug 31, 2020 · Станок для производства сетки рабицы может быть представлен одним из видов: Ручной – используется зачастую только для создания небольших запасов материала, так как для

Купить станок для производства композитной сетки в Санкт …

Мы поставляем станки для производства сетки в Санкт-Петербург, Новосибирск, Москву и Московскую область, Иваново, Екатеринбург и все другие города России и

Станок для плетения шарнирной сетки

Що таке файл cookie?

Cookie – це маленький текстовий файл, котрий зберігається на вашому комп’ютері/мобільному пристрої, коли Ви відвідуєте веб-сайт. Цей текстовий файл може зберігати інформацію, котра може зчитуватися веб-сайтом, коли Ви знову відвідаєте його пізніше. Деякі файли cookie необхідні, щоб веб-сайт мав змогу функціонувати бездоганно. Інші файли cookie корисні для відвідувачів: вони надійно та безпечно зберігають ім’я користувача, та інші налаштування як, наприклад, обрану мову. Файли cookie служать для того, щоб Вам було непотрібно кожен раз вводити однакову інформацію, коли Ви повторно відвідуєте якийсь веб-сайт.

Для чого ми використовуємо файли cookie?

Ми використовуємо файли cookie, щоб запропонувати Вам оптимальний доступ до нашого веб-сайту. Завдяки використанню файлів cookie ми можемо подбати про те, щоб Вам показувалася та сама інформація, коли Ви відвідаєте наш веб-сайт повторно. Файли cookie можуть також використовуватися для оптимізації роботи веб-сайту. Вони полегшують перегляд веб-сайту.

Щоб захистити Ваші приватні дані, а також запобігти втраті інформації або протиправну поведінку, використовуються відповідні організаційні і технічні заходи.

Чому ми використовуємо файли cookie сторонніх постачальників?

Ми використовуємо файли cookie сторонніх постачальників, щоб аналізувати в збірних формулярах статистичну інформацію з використанням інструментів аналізу, наприклад, Google Analytics. Для цього використовуються як постійні, так і тимчасові файли cookie. Постійні cookie зберігаються на Вашому комп’ютері або мобільному пристрої на термін не більш 24 місяців.

Як я можу вимкнути файли cookie?

Ви можете дуже просто вимкнути всі файли cookie в налаштуваннях свого веб-браузера. Для цього просто натисніть «Довідка» та пошукайте «Блокування файлів cookie». Пом’ятайте про наступне: якщо Ви вимкните файли cookie, то веб-сайт буде показуватися тільки частково або не буде показуватися взагалі.

Шарнирная сетка | Сетка стальная от производителя по низким ценам

Шарнирная сетка–– это металлическая сетка из оцинкованной проволоки, которая изготавливается путем переплетения проволоки шарнирным узлом. Шарнирный узел надежно фиксирует размер ячеек, высота которых увеличивается от нижнего края к верхнему. За счет укрупнения звеньев снижается вес ограждения, сохраняя хорошее сопротивление растяжению. По краям сетки вплетена более толстая проволока, повышающая прочностные характеристики сетки.

На практике можно встретить альтернативные названия шарнирной сетки, такие как:

• фермерская;
• узловая;
• лесная;
• казачка.

Изготавливают шарнирную сетку, обычно, из проволоки по ГОСТУ 3282-74 с диаметром основных прутьев 2,0мм и крайних – 2,5мм. Высота ячейки увеличивается от 50мм до 200мм, по ширине 150мм. Длина сетки 25м, высота ее от 1,0м до 2,0м.

Сетка широко используется для ограждения следующих территорий:

• дорог и автобанов;
• пастбищ и полей;
• природоохранных и санитарных зон;
• садов и огородов;
• вольеров, виноградников и других объектов.

Преимуществами шарнирной сетки являются:

• низкая себестоимость;
• экономичность за счет меньшего количества столбов;
• простота монтажа, демонтажа;
• высокая эффективность использования;
• удобный способ транспортировки;
• высокая прочность и надежность.

На сегодняшний день, шарнирная сетка завоевала популярность, как в России, так и Зарубежом. С ее помощью защищают различные территории. Остановив свой выбор на шарнирной сетке, Вы сделаете правильное решение.

СЕТКА ШАРНИРНАЯ
Сетка изготавливается из оцинкованной проволоки с шарнирным узлом и переменной по высоте ячейкой, которая увеличивается от нижнего края к верхнему от 100мм до 200мм, по ширине 150мм. Диаметр основных прутьев сетки — 1,8мм, диаметр крайних— 2,5мм.
Наименование	Высота рулона, м	Шаг вертик. прутков мм	Шаг гориз. прутков, мм	Цена, мп	Цена за рулон	Цена за рулон	Цена за рулон
				Руб с НДС	10мп	30мп	50мп
Сетка цинк  1400/11	1,4	150	200   3+  150   2+   100   5+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк  1500/12	1,5	150	200   3+  150   2+   100   6+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк 1600/12	1,6	150	200   4+  150   2+   100   5+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк 1700/14	1,7	150	200   3+  150   2+   100   8+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк 1800/14	1,8	150	200   4+  150   2+   100   7+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк 2000/16	2	150	200   4+  150   2+   100   9+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк 2200/19	2,2	150	200   3+  150   2+   100   13+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк 2400/20	2,4	150	200   4+  150   2+   100   13	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу
Сетка цинк 3000/24	3	150	200   6+  150   2+   100   15+	по запросу	по запросу	по запросу	по запросу

Стойки
Наименование		Параметры				Цена за мп/руб
Круглая стойка		Диаметр — 48мм, оц				по запросу
Прямоугольная стойка		Профиль  60х40х1,5				по запросу
Квадратная стойка		Профиль 40х40х1,8мм				по запросу
		Профиль 60х60х2,0мм				по запросу

Скачать прайс-лист Шарнирная сетка (*.xls)

Оставить заявку на шарнирную сетку

Вы можете оформить заказ по телефону

• Выполним заказ любой сложности!
• Собственное производство с 1995 г.
• Доставка по России и СНГ!

8(800) 201-36-06

Пн-Пт 9:00-17:00 f / 4X% (IM {a0 ‘F конечный поток эндобдж 530 0 объект > >> эндобдж 531 0 объект > транслировать xc«b`2a`e`fg0 dp) X, `9o1_60 | I 7KB, p} r> v> rSm1e «殰 BQp @@ MYuLHRĕy (jI ( ز I | ~} n «: V1 ۻ vRTUG — Oi2? O3> kcM»pYtA, P ! 29 ظ & 030 n7`: q +, YY = 1 H? ‚

Преобразование скелета в сетку — Разработчик программного обеспечения

В этой статье представлена ​​оптимизированная реализация преобразования скелета в сетку с преобладанием четырехугольников и предложен метод преобразования вершин результирующей сетки на поверхность связанных конусов-сфер.Статья начинается с обзора применения каркасного моделирования, а затем приводится сводка предыдущих работ по проблемам с их сильными и слабыми сторонами и, наконец, подробно объясняются этапы реализации. Код реализации можно найти на сайте блендера

.

Благодаря экспоненциальному росту мощности компьютеров фильмы и особенно видеоигры стали все чаще используют высокодетализированные 3D-модели, что приводит к развитию скульптурный подход к моделированию в 3D-пакетах, таких как Blender, ZBrush, Mudbox, 3D-Coat.Как обычно, художники часто используют следующий конвейер для создания моделей с очень высокой детализацией, как описано в Рисунок 1: Создайте грубую базовую сетку, которая представляет основную форму модели, разделите ее на части. базовую сетку для более высокого разрешения, используйте инструменты скульптинга, такие как надувание, сглаживание, сглаживание, скручивание и т. д., чтобы добавить детали на поверхность модели, использовать инструменты деформации, чтобы расположить модели, и, наконец, раскрасить текстуры на поверхности модели и экспортировать текстуры смещения и окклюзии. Эти текстуры будут использоваться вместе с упрощенной версией сеток для более быстрого рендеринга в фильмах и игры

На протяжении всего процесса четырехугольные сетки часто предпочитаются художниками, потому что они часто обеспечивают хорошие граничные потоки, которые лучше представляют кривизну и особенности форм.По сравнению с треугольной сеткой, разделенная четырехугольная сетка часто имеет лучшую топологию с меньшим количеством нерегулярных вершин, а также проще для алгоритмов деформации и экспорта текстуры работать с четырехъядерными сетками. Вот почему были разработаны различные подходы, помогающие художникам создавать четырехугольные или четырехугольные модели с преобладанием четырехугольников с нуля, чтобы они служили хорошей базовой сеткой для дальнейших шагов в конвейере моделирования.

Традиционно художники часто используют кривые / поверхности, такие как Bezier, B-Spline или Nurb, для создания участков, выровненных друг с другом, чтобы сформировать самые грубые базовые сетки.Этот подход довольно неинтуитивен, потому что он требует от художников настраивать контрольные точки для изменения поверхности, а также довольно сложно сопоставить несколько участков поверхности вместе. Другой подход использует операторы многоугольника, такие как выдавливание, вставка, скос и т. Д., Для пошагового добавления четырехугольников в базовую сетку. Однако это трудоемкая задача, и поскольку художники заняты манипулированием отдельными квадрицепсами, им сложно сосредоточиться на общей форме. Вот почему скелетное моделирование входит в сцену как хороший метод построения грубых базовых сеток.

Скелет, подобно скелетам человека и животных, в силу своей природы может помогать представлять основные форма 3D-объектов лучше. В контексте моделирования каркас — это совокупность конусов-сфер. как показано на рисунке 2. Конус-сферы, как определено (Барбье и др., 2004), представляют собой конус, ограниченный двумя сферами с обоих концов. Художники могли регулировать радиус двух сфер, чтобы раздувать и сдувать конус-сферу, или перемещать положение сфер, чтобы изменить позу скелета. Потому что они делают не нужно манипулировать отдельными вершинами и квадратами базовой сетки, процесс моделирования быстрее и интуитивно понятнее.

Технически скелет — это граф, состоящий из узлов и ребер. Каждый узел представляет собой определенную сферу точкой и радиусом, соединенным с другими ребрами. Узлы с более чем 2 соседними ребра называются узлами ветвления, узлы с двумя соседними узлами называются узлами соединения, узлы только с одним смежным узлом, называемые конечными узлами, а узлы без смежного узла вообще являются называются изолированными узлами. Мы также называем ребро, соединяющее два узла ветвления, ребрами ветвления. а ребра вдоль путей от ответвления до конечных узлов являются концевыми ребрами.Алгоритмы будут использовать геометрическая и топологическая информация для построения аппроксимирующих сеток.

В этой статье мы сначала суммируем предыдущие работы по каркасному моделированию, а затем, подробно объясните нашу реализацию в Blender и, наконец, резюмируйте результат и объясните ограничения которую мы еще не смогли решить.

Как правило, алгоритмы, преобразующие скелеты в сетки с доминированием квадратов, часто делают три вещи: построить многогранник для сферы каждого узла ветвления, а также трубы вокруг ребер скелета, Сшейте трубы в многогранники и разверните вершины сетки к поверхности конусов.

Интуитивно современные алгоритмы можно разделить на два основных типа, характеризуемых количество квадратов в каждом поперечном сечении трубок по краям каркаса. Как показано на рисунке 3, первый пытается наложить четыре каре по краям, так что прострочите между трубками и многогранники узлов ветвления становятся тривиальными. Второй тип позволяет количество квадрациклов быть переменной, что вызывает необходимость сбалансировать количество, чтобы трубки можно было сшить к многогранник.

Метод, предложенный (Ji, et al., 2010) принадлежит к первому типу алгоритмов. Он был интегрирован в Blender много лет назад и до сих пор широко используется художниками Blender. Он начинается с марша четырехугольная рамка по краям каркаса, образуя по одной четырехугольной трубе вокруг каждого края. Затем он собирает набор четырехугольных фреймов вокруг каждого узла ветвления, по одному фрейму для каждого. соседний край. Каркасы будут использоваться для создания выпуклой оболочки вокруг узла ветвления. Для кромочные трубы, которые нужно пришить к выпуклой оболочке, треугольники на выпуклой оболочке необходимо сложить на четырехугольники, поэтому для каждой кромочной трубы может быть по одной четырехугольной прорези.К сожалению, как коллапс зависит от количества треугольников и их геометрии, не всегда правильно, чтобы все треугольники можно было объединить в квадраты; поэтому некоторые трубки можно было оставить без прорези. Как показано на рисунке 4, метод не удался даже в узле ветвления из 4 смежных ребер. Однако художники по-прежнему предпочитают метод потому что получающиеся сетки из четырехугольных трубок очень грубые. Более того, в сочетании с последующим этапом деления трубы получаются очень органичными моделями. Благодаря четырехугольные трубы, художники могли создавать другие твердые модели, такие как пистолеты, стулья и т. д.а не просто органические модели.

Также принадлежащий к первому типу алгоритмов, недавний метод (Panotopoulou, et al., 2017) решил проблема сшивания, упомянутая выше. Учитывая набор точек пересечения между смежными ребрами и сфера каждого узла ветвления, он сначала разрезает сферу на сферические квадраты, по одному для каждого соседний край. Чтобы быть более конкретным, из первых трех пунктов всегда есть два противоположных точки, которые равноудалены трем точкам. Соединяя две противоположные точки с тремя геодезических кривых через центр дуги между каждой парой точек пересечения, мы будем у них есть первые три сферических квадрата, по одному на каждое ребро.Для каждой следующей точки пересечения, для Например, четвертая точка, метод находит созданный сферический четырехугольник, содержащий четвертую точку, вставляет новую точку в центр дуги между четвертой точкой и точкой сферического четырехугольника и разделите четырехугольник на еще два меньших, соединив новую точку с одной из его диагоналей. К повторяя процесс до тех пор, пока не останется ни одной точки пересечения, метод гарантирует, что каждый смежный край имеет свой сферический четырехугольник и, следовательно, всегда сшивается с узлом ответвления.К сожалению, этот метод страдает еще одной проблемой, заключающейся в том, что положение сферических квадратов часто искажается, а в некоторых случаях топологии четырех квадратов недостаточно для представления формы как показано на рисунке 5.

Классифицируемый как алгоритм второго типа, метод (Fuentes Su {‘a} rez, et al., 2017) начинается с построение диаграммы Вороного для сферы каждого узла ветвления. Диаграмма Вороного состоит из несколько ячеек, по одной для каждого соседнего края узла ветвления.Количество вершин каждого Ячейка Вороного, которую мы называем степенью Вороного, меняется в зависимости от количества соседних Клетки Вороного. Когда два узла ветвления соединены друг с другом ребром каркаса, для них для сшивания степени двух ячеек Вороного на обоих концах конца должны быть одинаковыми. Следовательно, когда степени не равны, метод должен уравновесить их, вставляя точки в Ребра Вороного ячеек Вороного низшей степени. Однако этот метод не предлагает способа чтобы оптимизировать количество вставок, он просто вместо этого разбивает случайные края ячеек Вороного до тех пор, пока их степени не станут равными, что делает конечную сетку иногда очень плотной.Другая проблема в том, что метод не доказывает, что если бы подход мог прекратиться, когда циклы существуют в каркасах.

Недавнее исследование предлагает способ решения этих двух вышеупомянутых проблем с помощью целочисленного линейного программирование. Как мы знаем, увеличение степени одной ячейки Вороного осуществляется путем разделения ее ребер, например, если нам нужно увеличить степень с 6 до 9, мы можем выбрать разделение одного из его ребер один раз и два раза на другом краю. Метод вызывает число деления веса Край Вороного.Следовательно, задача сводится к оптимизации общего целочисленного веса всех Ребра Вороного на узлах ветвления скелета с ограничением, что общий вес ребра ячейки на обоих концах ребер ветки равны. К сожалению, хотя такой подход помогает уменьшить количество расщеплений, это приводит к неравномерному распределению разбиения по краям ячеек Вороного, как показано на рисунке 6. Например, некоторые ребра могут быть разделены много раз, а некоторые другие совершенно нетронуты. Следовательно, трубки из n-образных квадратов по краям каркаса могут быть очень плотные с одних сторон и редкие с других сторон.Одна из причин этого в том, что некоторые края Вороного предпочтительнее для расщепления, потому что они разделены между двумя ячейками Вороного более низкой степени.

Следовательно, их разделение увеличит степени обеих ячеек Вороного. Это похоже на «Убей двух птиц. одним камнем ». Другая причина заключается в том, что некоторые ребра Вороного, общие для ячеек Вороного, принадлежащих к торцевым ребрам каркаса (ребрам, соединенным с концевыми узлами). Разделение этих краев приведет ТОЛЬКО увеличивают степень клеток Вороного. Другими словами, это не повысит градус Вороного. ячейки ребер ветвей, степени которых уже выше, чем на другом конце

Каждый метод, описанный выше, имеет свои сильные и слабые стороны.Метод B-Skin (Ji, et al., 2010) интегрирован в Blender много лет назад, и даже реализация страдает от Проблема пришивания четырехугольных трубок к выпуклой оболочке узлов ветвления, художники еще умеют чтобы обойти это, тщательно отрегулировав положение узлов ветвления и соседних с ними узлов. Хотя метод (Panotopoulou и др., 2017) помогает решить проблему сшивания, он создает более серьезная проблема, связанная с расположением четырехугольных прорезей на узлах ветвления, как показано на Рисунок 5.Поэтому маловероятно, что художники Blender предпочтут этот новый.

В ожидании дальнейшего исследования проблемы было бы более полезно предоставить Blender художники с другим стилем сетки, применяя второй тип алгоритма. Он будет сосуществовать с текущая реализация, чтобы художники могли переключаться между разными алгоритмами, чтобы узнайте, какие из них лучше.

Из двух методов, которые производят трубы из n-образных квадратов по краям скелета, я предпочитаю использовать один (Bærentzen и др., 2012), потому что даже он не мог обрабатывать циклические скелеты и разрешение немного плотнее, распределение квадратов в каждом поперечном сечении по краям скелета более равномерное, что предпочитают художники. Оставшаяся часть статьи будет использована для детального описания реализация.

Входными данными для реализации является граф, как упоминалось выше, определенный узлами и ребрами. Каждому узлу принадлежит список смежных ребер и геометрическая информация, включая радиус сферы. и положение.На выходе будет сетка с преобладанием четырехугольников, которая должна содержать столько четырехугольников, сколько возможный. Сетка определяется структурой данных B-Mesh Blender. Реализация запускается через четыре основных шага.

• Из входного каркаса постройте граф SQM. Узлы графа SQM — это только узлы ветвления, конечные узлы и изолированные узлы из входного каркасного графа. Каждый SQM edge содержит список узлов соединения между узлами ответвления или конечными узлами. Список может быть пустым, если между ними нет узлов связи.
• Постройте диаграмму Вороного для сферы каждого узла ветвления.
• Сбалансируйте градусы ячеек Вороного.
• Сшить узлы ответвления и конечные узлы.
• Преобразовать сетку в исходную поверхность конусов-сфер.

Построить график SQM

Почему нам нужно построить еще один граф из входного каркаса? Ответ заключается в том, что SQM алгоритм требует, чтобы мы обрабатывали запросы, например, какой другой узел ветки связан с этой веткой node, или какие узлы соединения лежат между этими двумя конечными узлами и т. д.Чтобы ответить на эти запросов, от одного узла ветвления, мы должны выполнить глубокий первый поиск, пока не встретим другой соседний узел ветвления, что может занять больше времени и затруднить понимание кода. Следовательно, создание другого графа, в котором хранятся только узлы ветвления и конечные узлы, было бы более целесообразным. выгодный. На рисунке 7 левый граф — это входной скелет, а правый — граф SQM.

Чтобы построить граф SQM, мы сначала выполняем глубокий поиск по скелету. Когда впервые наткнулся конечный узел или узел ветви, мы создали новый узел SQM и список новых ребер SQM соответствует количеству смежных ребер узла.По ходу поиска, если следующий узел узел подключения, мы добавляем узел в список узлов подключения края SQM. В противном случае, если следующий узел — это конечный узел или узел ветвления, мы заканчиваем ребро SQM.

Построить диаграмму Вороного для сферы каждого узла ветвления

Чтобы построить диаграмму Вороного, нам сначала нужно построить выпуклую оболочку из набора точек пересечения. между сферой узла ветвления и прилегающими к нему краями. Когда все точки плоские, нам нужно чтобы немного сдвинуть какую-то точку, чтобы сделать ее неплоской, поэтому размер набора точек будет равен трем.Назовем вершины выпуклой оболочки вершинами пути, каждая из которых соответствует концу или край ветки. Вершины пути будут назначены ребрам SQM, которым они принадлежат; следовательно, SQM ребро между двумя узлами ветвления будет иметь две вершины пути на двух выпуклых оболочках; в то время как SQM ребро между узлом ветвления и конечным узлом будет иметь только вершину пути.

Чтобы создать ячейку Вороного для каждой вершины пути, мы разбиваем каждый из смежных треугольников на шесть меньших треугольники, как показано на рисунке 8.После разделения каждая вершина пути будет изолирована от других; следовательно, мы можем удалить его и все смежные треугольники, чтобы образовать прорезь, служащую заполнитель для вышивки.

Уравновесить градусы ячеек Вороного

Чтобы сшить узлы ветвления на обоих концах ребра SQM, степени двух ячеек Вороного равны двум вершины пути должны быть равны, что означает, что между вершинами существует взаимно однозначное отображение; в противном случае мы получим треугольники.Мы находим ребра СКМ, у которых степени Вороного при оба конца не равны, как показано на Рисунке 9, по валентности. Повышение степени ячейки Вороного означает увеличение валентности его вершины пути, что достигается разделением его противоположных ребер в соседние треугольники, как показано на рисунке 8. Для лучшего равномерного распределения вершин вокруг пути вершины, мы выбираем самое длинное противоположное ребро для разделения на каждой итерации.

Узлы ответвления стежка и конечные узлы

После того, как все ячейки Вороного на концах ребер ветви SQM имеют равные степени, мы можем обработать их по одному.Для каждого ребра SQM мы начинаем с одной вершины пути, собираем кольцо вершин вокруг это, а затем проведите кольцо вдоль узлов скелета ребра SQM. Если другой узел SQM край — еще один узел ветвления, мы пришиваем маршевое кольцо к кольцу вершин вокруг другого вершина пути; в противном случае, если это конечный узел, мы замыкаем кольцо, соединяя его вершины с одним центральная точка. Результатом будет труба по краю с количеством квадратов в поперечном сечении, равным количеству вершин маршевого кольца, как на рисунке 10.

Есть две основные проблемы, которые нам нужно решить в процессе. Во-первых, порождая кольцо вершин вокруг каждого узла соединения на краю SQM. Во-вторых, по двум кольцам вершин найдите чтобы сшить их вместе.

Кольцо вершин в каждом соединительном узле может быть сгенерировано вдоль затмения, которое является пересечение двух конусов-сфер в узле. Затмение определяется двумя осями, одна из которых вектор биссектрисы двух ребер, а другой — вектор, перпендикулярный плоскости двух края.

Для сшивания двух колец друг с другом нам нужно сопоставить вершины двух колец в пары так, чтобы сегмент каждой пары максимально параллелен оси между двумя узлами. Достигать что, мы держим кольцо неподвижным, а другое вращаем, на самом деле, это просто вращение смещения индексов. Выберем вращение наименьшего суммарного расстояния между двумя кольцами.

Перенести вершины на исходную поверхность

До сих пор у нас есть сетка, которая может довольно хорошо отображать форму скелетов, состоящих из конусов.Теперь нам нужно спроецировать вершины меша на поверхность конусов-сфер. Это нетривиальная задача, потому что, когда конус-сферы слишком сильно перекрываются, их пересечения очень далеко от сфер узлов ветвления, где остаются исходные вершины, которые нам нужно переместить. В следующей реализации для этого просто используется приближенный метод.

Для вершин на теле конусов-сфер, которые уже достаточно близки к ожидаемой поверхности, мы просто нужно найти ближайшую точку к поверхности от каждой вершины.Теперь мы рассматриваем только случаи, когда вершины на узлах ветвления с рядом смежных вершин, некоторые из которых могут находиться на одном узле ответвления; в то время как некоторые другие могут быть на других узлах. Смежные вершины назовем на других узлах находятся смежные вершины на узле. Основываясь на этом наблюдении, мы могли бы классифицировать эти вершин в зависимости от количества вершин на других узлах и разработать конкретные способы обработки каждый тип вершины, как показано на рисунке 11

• Для вершин с тремя смежными вершинами на узле наилучшим положением является точка пересечения двух конусов-сфер.К сожалению, мы не нашли способ найти эту точку и в итоге аппроксимировали ее, усредняя пересечение трех пар конусов-сфер.
• Вершины с двумя смежными вершинами в узлах, возможно, они лежат на пересечении эллипса между двумя конусами-сферами.
• Вершины с одной смежной вершиной на узле, вполне вероятно, что они лежат на теле одной конусной сферы, поэтому мы могли бы спроецировать их на конус-сферу.
• Вершины без смежных вершин на узле можно предположить, что они не лежат в областях пересечения между конусами-сферами, и мы можем безопасно спроецировать их на сферу узла ветвления

Реализация метода SQM интегрирована в Blender, но все еще находится в процессе проверки. для публикации в основном репозитории.Технически реализация могла обрабатывать скелет сотни узлов в реальном времени, не медленнее, чем текущая реализация метода B-Skin (Ji, và những tác giả khác, 2010) в Blender. Он также может обрабатывать множество случаев, когда форма скелета сильно меняется. С точки зрения пользователей, некоторые художники вызвались создать множество органических моделей, использующих эту функцию. Хотя он не может производить более качественные органические модели чем текущий метод, он решил проблему сшивания узлов ветвления, что довольно расстраивает художники Blender.С помощью этого метода художники могли моделировать объекты с несколькими ветвями, например человеческие руки, морские звезды и т. д. более эффективны, чем нынешний метод. Следовательно, это могло быть используется параллельно с текущей реализацией в качестве альтернативного варианта.

Одна из проблем текущей реализации — проецирование вершин на поверхность конусов. Текущий подход, представленный выше, довольно нестабилен, когда смежные конус-сферы слишком много перекрываются. Вершины сфер очень далеки от реальной поверхности, и мы не нашли подходящего направления, чтобы переместить эти вершины на реальную поверхность.Кроме того, филиал вершины с тремя смежными вершинами на узле не обрабатывались правильно, что делает результат непредсказуем, когда три конуса-сферы слишком сильно перекрываются. В будущем помимо найдя лучший способ проецирования вершин точно на поверхность конусов-сфер, мы также хотим изменить наш подход к приблизительному перемещению вершин, чтобы результат мог быть приемлемо для художников. Это потому, что художники, на самом деле, не видят конус-сферы напрямую, они вместо этого просто отрегулируйте радиус, пока они не будут удовлетворены.Следовательно, проецируя вершины на поверхность конусов-сфер будут ненужными.

Мы также хотим больше узнать о том, как оптимизировать количество расщеплений на краях Вороного. области с ограничением, что количество точек вставки распределяется равномерно по краям.

• Brentzen J. A., Misztal M. K. и Wełnicka K. Преобразование структур скелета в четырехугольные доминантные сетки

• Барбье Орельен и Галин Эрик Быстрое вычисление расстояний между точкой и цилиндрами, конусами, линейными сферами и конусами

• Fuentes Su {‘a} rez Альваро Хавьер и Хуберт Эвелин строят скелеты лесов с использованием сферических конструкций Вороного диаграммы

• Цзи Чжунпин, Лю Лиган и Ван Иган B-Mesh: система моделирования базовых сеток трехмерных сочлененных фигур

• Panotopoulou Athina [et al.] Строим скелет

, если у вас есть дополнительные вопросы о функциях, вы можете связаться со мной по электронной почте [email protected]

[PDF] Изготовление сочлененных персонажей из сеток со скелетом

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 32 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО РелевантностиСамые популярные статьиНедавность

Автоматическое оснащение и анимация 3D-персонажей

В этой работе представлен метод автоматической анимации персонажей с учетом статической символьной сетки и общий скелет, который адаптирует скелет к персонажу и прикрепляет его к поверхности, позволяя данным скелетного движения оживить персонажа.Развернуть

• Просмотр 1 отрывок, ссылки на методы

Анимации сетки скинов

Предоставляется автоматический алгоритм для создания приближений прогрессивного скиннинга, который особенно эффективен для псевдосочлененных движений, который включает использование непараметрической кластеризации среднего сдвига с высоким последовательности вращения размерной сетки для автоматического определения статистически значимых костей и надежные методы наименьших квадратов для определения преобразований костей. Развернуть

• Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Геометрический скиннинг с приблизительным смешиванием двойных кватернионов

В этой статье представлен новый алгоритм скиннинга, основанный на линейной комбинации двойных кватернионов, который не проявляет никаких артефактов, присущих предыдущим методам, и по-прежнему позволяет эффективная реализация на GPU.Развернуть

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Создание эффективных и точных скинов персонажей из примеров

Представлена ​​автоматизированная структура, которая позволяет художникам по персонажам использовать полный набор инструментов в высокопроизводительных системах для создания персонажей для интерактивных систем и приспособлений параметры модели деформации, которая наилучшим образом аппроксимирует исходные данные, но при этом остается быстрой для вычисления и сжатия в памяти. Развернуть

• Просмотреть 3 выдержки, ссылки, методы и фон

Дискретные представления осей шкалы для трехмерной геометрии

В этой статье рассматривается фундаментальная проблема вычисления стабильных медиальных представлений трехмерных форм.Мы предлагаем пространственно адаптивную классификацию геометрических элементов, которая дает надежную… Развернуть

• Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Огибание в реальном времени с вращательной регрессией

В этой работе представлена ​​модель вращательной регрессии, которая фиксирует распространенные деформации скиннинга, такие как мышцы выпуклости, скручивания и проблемные области, такие как плечи, таким образом, чтобы гарантировать решение задач наименьших квадратов в реальном времени, независимо от размера ячейки. Развернуть

• Просмотреть 2 выдержки, ссылки на методы

timzhang642 / 3D-Machine-Learning: хранилище ресурсов для 3D-машинного обучения

3D-машинное обучение

В последние годы огромный прогресс был достигнут в области машинного обучения 3D — междисциплинарной области, объединяющей компьютерное зрение, компьютерную графику и машинное обучение.Это репо составлено на основе моих исследовательских заметок и будет использоваться как место для сортировки новых исследовательских работ.

Я буду использовать следующие значки, чтобы различать трехмерные изображения:

• 📷 Многовидовые изображения
• 👾 Объемный
• 🎲 Облако точек
• 💎 Многоугольная сетка
• 💊 На основе примитивов

Чтобы найти связанные статьи и их взаимосвязи, ознакомьтесь с Connected Papers, которые предоставляют удобный способ визуализировать академическую область в графическом представлении.

Примите участие

Чтобы внести свой вклад в это репо, вы можете добавлять контент через запросы на вытягивание или открывать проблему, чтобы сообщить мне.

⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Мы также создали рабочее место в Slack, где люди со всего мира могут задавать вопросы, делиться знаниями и способствовать сотрудничеству. Я уверен, что вместе мы сможем продвинуться в этой области совместными усилиями. Присоединяйтесь к сообществу по этой ссылке.
⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

Содержание

Доступные курсы

Stanford CS231A: Компьютерное зрение — от трехмерной реконструкции до распознавания (зима 2018 г.)

UCSD CSE291-I00: Машинное обучение для 3D-данных (зима 2018 г.)

Stanford CS468: Машинное обучение для 3D-данных (весна 2017 г.)

MIT 6.838: Анализ формы (весна 2017 г.)

Princeton COS 526: Advanced Computer Graphics (осень 2010)

Princeton CS597: геометрическое моделирование и анализ (осень 2003 г.)

Геометрическое глубокое обучение

Сборник документов для изучения 3D

CreativeAI: глубокое обучение графики

Наборы данных

Чтобы ознакомиться с обзором наборов данных RGBD, ознакомьтесь с коллекцией Майкла Фирмана, а также с связанной статьей «Наборы данных RGBD: прошлое, настоящее и будущее».В библиотеке Point Cloud также есть хороший каталог наборов данных.

3D Модели

Princeton Shape Benchmark (2003) [Ссылка]
1814 моделей, собранных из Интернета в формате .OFF. Используется для оценки алгоритмов поиска и анализа на основе формы.

Набор данных для 3D-моделей IKEA и выровненных изображений (2013 г.) [Ссылка]
759 изображений и 219 моделей, включая файлы Sketchup (skp) и Wavefront (obj), подходящие для оценки позы.

Открытые поверхности: богато аннотированный каталог внешнего вида поверхностей (SIGGRAPH 2013) [Ссылка]
OpenSurfaces — это большая база данных аннотированных поверхностей, созданных из реальных потребительских фотографий.Наша структура аннотаций опирается на краудсорсинг, чтобы сегментировать поверхности из фотографий, а затем аннотировать их с помощью разнообразных свойств поверхности, включая материал, текстуру и контекстную информацию.

PASCAL3D + (2014) [Ссылка]
12 категорий, в среднем 3k + объектов на категорию, для обнаружения 3D-объектов и оценки позы.

ModelNet (2015) [Ссылка]
127915 3D CAD-модели из 662 категорий
ModelNet10: 4899 моделей из 10 категорий
ModelNet40: 12311 моделей из 40 категорий, все единообразно ориентированы

ShapeNet (2015) [Ссылка]
Более 3 миллионов моделей и категорий 4K +.Большой по размеру, хорошо организованный и богато аннотированный набор данных.
ShapeNetCore [Ссылка]: 51300 моделей для 55 категорий.

Большой набор данных сканирования объектов (2016) [Ссылка]
10K сканов в формате RGBD + реконструированные 3D модели в формате .PLY.

ObjectNet3D: крупномасштабная база данных для распознавания трехмерных объектов (2016) [Ссылка]
100 категорий, 90 127 изображений, 201 888 объектов на этих изображениях и 44 147 трехмерных фигур.
Задачи: создание предложения области, обнаружение 2D-объекта, совместное 2D-обнаружение и оценка положения 3D-объекта, а также извлечение 3D-формы на основе изображения

Thingi10K: набор данных из 10 000 моделей для 3D-печати (2016 г.) [Ссылка]
10 000 моделей из избранных «вещей» во вселенной.com, подходящий для тестирования методов 3D-печати, таких как структурный анализ, оптимизация формы или операции с твердотельной геометрией.

ABC: большой набор данных модели САПР для геометрического глубокого обучения [Ссылка] [Статья]
В этой работе представлен набор данных для геометрического глубокого обучения, состоящий из более чем 1 миллиона отдельных (и высококачественных) геометрических моделей, каждая из которых связана с точной достоверной информацией о разложении на участки, явными аннотациями четких признаков и аналитическими дифференциальными свойствами.

🎲 ScanObjectNN: новый эталонный набор данных и модель классификации реальных данных (ICCV 2019) [Ссылка]
Эта работа представляет ScanObjectNN, новый набор данных реальных объектов облака точек, основанный на отсканированных данных внутренней сцены. Комплексный эталонный тест в этой работе показывает, что этот набор данных создает большие проблемы для существующих методов классификации облаков точек, поскольку объекты из реальных сканированных изображений часто загромождены фоном и / или являются частичными из-за окклюзии.Выявлены три ключевые открытые проблемы для классификации объектов облака точек, и предлагается новая нейронная сеть классификации облаков точек, которая обеспечивает самую современную производительность при классификации объектов с загроможденным фоном.

VOCASET: набор данных сканирования головы Speech-4D (2019 г. ( [Ссылка] [Бумага])
VOCASET — это 4-мерный набор данных лиц, содержащий около 29 минут 4-мерного сканирования, снятого со скоростью 60 кадров в секунду и синхронизированным звуком. Набор данных включает 12 субъектов и 480 последовательностей продолжительностью около 3-4 секунд каждая с предложениями, выбранными из массива стандартных протоколов, которые максимизируют фонетическое разнообразие.

3D-БУДУЩЕЕ: 3D-форма мебели с текстурой (2020 ( [Ссылка])
VOCASET, содержит 20000+ чистых и реалистичных синтетических сцен в 5000+ разнообразных комнатах, включая 10000+ уникальных высококачественных 3D-экземпляров мебели с информативными текстурами высокого разрешения, разработанных профессиональными дизайнерами.

Набор данных галереи Fusion 360 (2020) [Ссылка] [Бумага]
Набор данных галереи Fusion 360 содержит обширные геометрические данные 2D и 3D, полученные из параметрических моделей САПР.Набор данных реконструкции предоставляет информацию о последовательной последовательности строительства из подмножества простых проектов «эскиз и выдавливание». Набор данных сегментации обеспечивает сегментацию 3D-моделей на основе операции моделирования САПР, включая формат B-Rep, сетку и облако точек.

Тест механических компонентов (2020) [Ссылка] [Бумага]
MCB — это крупномасштабный набор данных трехмерных объектов механических компонентов. Он имеет в общей сложности 58 696 механических компонентов 68 классов.

Комбинаторный набор данных 3D-форм (2020) [Ссылка] [Статья]
Комбинаторный набор данных 3D-форм состоит из 406 экземпляров 14 классов. Каждый объект в нашем наборе данных считается эквивалентным последовательности размещения примитивов. По сравнению с другими наборами данных 3D-объектов, предлагаемый нами набор данных содержит последовательность сборки единичных примитивов. Это означает, что мы можем быстро получить последовательный процесс генерации, который представляет собой механизм сборки, выполняемый человеком. Кроме того, мы можем производить выборку действительных случайных последовательностей из заданной комбинаторной формы после проверки выбранных последовательностей.Подводя итог, можно сказать, что характеристики нашего комбинаторного набора данных 3D-форм: (i) комбинаторные, (ii) последовательные, (iii) разложимые и (iv) манипулируемые.

3D-сцены

NYU Depth Dataset V2 (2012) [Ссылка]
1449 плотно помеченных пар выровненных изображений RGB и глубины из видеопоследовательностей Kinect для различных сцен в помещении.

Задача обнаружения 3D-объектов SUNRGB-D [Ссылка]
19 категорий объектов для прогнозирования трехмерной ограничивающей рамки в реальном измерении
Учебный набор: 10355 изображений сцены RGB-D, Тестовый набор: 2860 изображений RGB-D

SceneNN (2016) [Ссылка]
Более 100 моделей внутренних сцен с аннотациями по вершинам и пикселям.

ScanNet (2017) [Ссылка]
Набор видеоданных в формате RGB-D, содержащий 2,5 миллиона просмотров в более чем 1500 сканированных изображениях, аннотированных позами 3D-камеры, реконструкциями поверхностей и семантическими сегментами на уровне экземпляра.

Matterport3D: изучение данных RGB-D в помещениях (2017) [Ссылка]
10 800 панорамных видов (как в RGB, так и в глубину) из 194 400 изображений RGB-D 90 сцен частных комнат в масштабе здания. Семантические сегменты на уровне экземпляра предусмотрены для категорий региона (гостиная, кухня) и объекта (диван, телевизор).

SUNCG: Большой репозиторий 3D-моделей для внутренних сцен (2017) [Ссылка]
Набор данных содержит более 45K различных сцен с реалистичными схемами комнат и мебели, созданными вручную. Все сцены семантически аннотированы на уровне объекта.

MINOS: Мультимодальный тренажер для помещений (2017) [Ссылка]
MINOS — симулятор, предназначенный для поддержки разработки мультисенсорных моделей для целенаправленной навигации в сложных помещениях.MINOS использует большие наборы данных сложных трехмерных сред и поддерживает гибкую настройку мультимодальных наборов датчиков. MINOS поддерживает сцены SUNCG и Matterport3D.

Facebook House3D: богатая и реалистичная трехмерная среда (2017) [Ссылка]
House3D — это виртуальная трехмерная среда, которая состоит из 45K внутренних сцен, оснащенных разнообразным набором типов сцен, макетов и объектов, полученных из набора данных SUNCG. Все 3D-объекты полностью снабжены метками категорий.Агенты в среде имеют доступ к наблюдениям в различных модальностях, включая изображения RGB, глубину, маски сегментации и двухмерные карты сверху вниз.

HoME: домашняя мультимодальная среда (2017) [Ссылка]
HoME объединяет более 45 000 различных 3D-планировок домов на основе набора данных SUNCG, масштаб, который может облегчить обучение, обобщение и передачу. HoME — это платформа с открытым исходным кодом, совместимая с OpenAI Gym, расширяемая для задач обучения с подкреплением, языковой подготовки, звуковой навигации, робототехники, многоагентного обучения.

AI2-THOR: Фотореалистичные интерактивные среды для агентов ИИ [Ссылка]
AI2-THOR — это фотореалистичная интерактивная структура для агентов ИИ. Всего в среде THOR версии 1.0 есть 120 сцен, охватывающих четыре разные категории комнат: кухни, гостиные, спальни и ванные комнаты. В каждой комнате есть несколько объектов действия.

UnrealCV: виртуальные миры для компьютерного зрения (2017) [Ссылка] [Статья]
Проект с открытым исходным кодом, призванный помочь исследователям компьютерного зрения создавать виртуальные миры с помощью Unreal Engine 4.

Окружающая среда Гибсона: восприятие воплощенных агентов в реальном мире (CVPR 2018) [Ссылка]
Эта платформа предоставляет RGB из 1000 облаков точек, а также данные мультимодальных датчиков: нормаль к поверхности, глубину и для части пространств аннотации объектов семантики. Среда также RL готова с интегрированной физикой. Использование таких наборов данных может еще больше сократить расхождение между виртуальной средой и реальным миром.

InteriorNet: Мегамасштабный мультисенсорный набор фотореалистичных сцен в помещении [Ссылка]
Обзор системы: сквозной конвейер для рендеринга инерционного теста RGB-D для понимания и отображения крупномасштабных внутренних сцен.Наш набор данных содержит 20 миллионов изображений, созданных конвейером: (A) Мы собираем около 1 миллиона моделей CAD, предоставленных ведущими мировыми производителями мебели. Эти модели использовались в реальном производстве. (B) На основе этих моделей около 1100 профессиональных дизайнеров создают около 22 миллионов макетов интерьера. Большинство таких макетов использовалось в реальных декорациях. (C) Для каждого макета мы генерируем ряд конфигураций для представления различных случайных источников освещения и моделирования смены сцены с течением времени в повседневной жизни.(D) Мы предоставляем интерактивный симулятор (ViSim), чтобы помочь в создании наземных IMU, событий, а также траекторий монокуляра или стереокамеры, включая нарисованную от руки, случайную ходьбу и реалистичную траекторию на основе нейронной сети. (E) Все поддерживаемые последовательности изображений и наземная правда.

Semantic3D [Ссылка] Тест
для крупномасштабной классификации облаков точек, который предоставляет большой помеченный набор данных трехмерного облака точек для природных сцен, в общей сложности более 4 миллиардов точек, а также охватывает ряд разнообразных городских сцен.

Structured3D: большой фотореалистичный набор данных для структурированного 3D-моделирования [Ссылка]

3D-ПЕРЕДНЯЯ ЧАСТЬ: 3D меблированные комнаты с планировкой и семантикой [Ссылка]
Включает 10 000 домов (или квартир) и ~ 70 000 комнат с информацией о планировке.

3ThreeDWorld (TDW): высокоточная мультимодальная платформа для интерактивного физического моделирования [Ссылка]

MINERVAS: массивная внутренняя среда VirtuAl Synthesis [Ссылка]

Оценка позы 3D

Реконструкция объекта определенной категории из одного изображения (2014) [Бумага]

Точки зрения и ключевые точки (2015) [Бумага]

Визуализация для CNN: оценка точки обзора в изображениях с использованием CNN, обученных с помощью визуализированных видов 3D-моделей (2015 ICCV) [Paper]

PoseNet: сверточная сеть для перемещения камеры с 6 степенями свободы в реальном времени (2015) [Бумага]

Моделирование неопределенности при глубоком обучении для перемещения камеры (2016) [Статья]

Надежная оценка положения камеры по классификации точек обзора с использованием глубокого обучения (2016) [Paper]

Локализация на основе изображений с использованием lstms для корреляции структурных признаков (ICCV 2017) [Бумага]

Локализация на основе изображений с использованием сетей «песочные часы» (семинары ICCV 2017) [Бумага]

Геометрические функции потерь для регрессии позы камеры с глубоким обучением (CVPR 2017) [Paper]

Общее трехмерное представление с помощью оценки и сопоставления позы (2017) [Бумага]

Оценка трехмерной граничной рамки с использованием глубокого обучения и геометрии (2017) [Статья]

Поза объекта с 6 степенями свободы от семантических ключевых точек (2017) [Бумага]

Относительная оценка положения камеры с использованием сверточных нейронных сетей (2017) [Бумага]

3DMatch: изучение локальных геометрических дескрипторов на основе реконструкций RGB-D (2017) [Статья]

Сеть трехмерного интерпретатора одного изображения (2016) [Бумага] [Код]

Многовидовая согласованность как контрольный сигнал для обучения предсказанию формы и позы (CVPR 2018) [Бумага]

PoseCNN: сверточная нейронная сеть для оценки положения 6D объекта в загроможденных сценах (2018) [Paper]

Сопоставление функций для быстрого и точного обучения трехмерным позам на основе синтетических изображений (CVPR 2018) [Бумага]

Pix3D: набор данных и методы моделирования трехмерных фигур с одним изображением (CVPR 2018) [Бумага]

3D-оценка позы и поиск 3D-модели для объектов в дикой природе (CVPR 2018) [Бумага]

Оценка положения глубокого объекта для семантического роботизированного захвата предметов домашнего обихода (2018) [Бумага]

MocapNET2: метод в реальном времени, который оценивает трехмерную позу человека непосредственно в популярном формате Bio Vision Hierarchy (BVH) (2021) [Paper], [Code]

Классификация одного объекта

👾 3D ShapeNets: глубокое представление объемных форм (2015) [Бумага]

👾 VoxNet: трехмерная сверточная нейронная сеть для распознавания объектов в реальном времени (2015) [Бумага] [Код]

📷 Многовидовые сверточные нейронные сети для распознавания трехмерных форм (2015) [Бумага]

📷 DeepPano: Глубокое панорамное представление для распознавания трехмерных форм (2015) [Статья]

👾📷 FusionNet: Классификация трехмерных объектов с использованием нескольких представлений данных (2016) [Документ]

👾📷 Объемные и многовидовые CNN для классификации объектов по трехмерным данным (2016) [Бумага] [Код]

👾 Генеративное и дискриминационное моделирование вокселей с помощью сверточных нейронных сетей (2016) [Документ] [Код]

💎 Геометрическое глубокое обучение на графах и многообразиях с использованием смешанных моделей CNN (2016) [Ссылка]

👾 3D GAN: изучение вероятностного скрытого пространства форм объектов с помощью трехмерного генеративно-состязательного моделирования (2016) [Документ] [Код]

👾 Генеративное и дискриминационное моделирование вокселей с помощью сверточных нейронных сетей (2017) [Статья]

👾 FPNN: Нейронные сети для исследования поля для трехмерных данных (2016) [Бумага] [Код]

👾 OctNet: изучение глубоких трехмерных представлений с высоким разрешением (2017) [Бумага] [Код]

👾 O-CNN: Сверточные нейронные сети на основе октодерева для анализа трехмерных форм (2017) [Бумага] [Код]

👾 Воксельные сети с усилением ориентации для распознавания трехмерных объектов (2017) [Бумага] [Код]

🎲 PointNet: Глубокое обучение по наборам точек для трехмерной классификации и сегментации (2017) [Документ] [Код]

🎲 PointNet ++: глубокое иерархическое изучение функций на наборах точек в метрическом пространстве (2017) [Бумага] [Код]

📷 Сети обратной связи (2017) [Бумага] [Код]

🎲 Побег из ячеек: глубокие Kd-сети для распознавания трехмерных моделей облаков точек (2017) [Статья]

🎲 CNN с динамическим графом для изучения облаков точек (2018) [Статья]

🎲 PointCNN (2018) [Бумага]

🎲📷 Сетевая архитектура для классификации облаков точек с помощью автоматического создания изображений глубины (CVPR 2018) [Бумага]

🎲👾 PointGrid: глубокая сеть для понимания трехмерных форм (CVPR 2018) [Бумага] [Код]

💎 MeshNet: сеточная нейронная сеть для трехмерного представления формы (AAAI 2019) [Бумага] [Код]

🎲 SpiderCNN (2018) [Бумага] [Код]

🎲 PointConv (2018) [Бумага] [Код]

💎 MeshCNN (SIGGRAPH 2019) [Бумага] [Код]

🎲 SampleNet: выборка дифференцируемого облака точек (CVPR 2020) [Бумага] [Код]

Обнаружение нескольких объектов

Скользящие фигуры для обнаружения трехмерных объектов на глубинных изображениях (2014) [Бумага]

Обнаружение объектов в трехмерных сценах с использованием CNN в многовидовых изображениях (2016) [Бумага]

Глубокие скользящие формы для обнаружения трехмерных объектов Amodal в изображениях RGB-D (2016) [Бумага] [Код]

Обнаружение трехмерных объектов и прогнозирование расположения с использованием облаков ориентированных градиентов (2016) [Документ CVPR ’16] [Документ CVPR ’18] [Документ T-PAMI ’19]

DeepContext: нейронные пути контекстного кодирования для понимания трехмерной целостной сцены (2016) [Paper]

SUN RGB-D: набор тестов для понимания сцены RGB-D (2017) [Бумага]

VoxelNet: сквозное обучение для обнаружения трехмерных объектов на основе облака точек (2017) [Документ]

Точечные сети Frustum для обнаружения трехмерных объектов по данным RGB-D (CVPR2018) [Бумага]

A ^ 2-Net: Оценка молекулярной структуры по объемам плотности крио-ЭМ (AAAI2019) [Бумага]

Обнаружение трехмерных объектов на основе стерео R-CNN для автономного вождения (CVPR2019) [Бумага]

Голосование Deep Hough за обнаружение трехмерных объектов в облаках точек (ICCV2019) [Бумага] [код]

Семантическая сегментация сцены / объекта

Learning 3D Mesh Segmentation and Labeling (2010) [Paper]

Неконтролируемая совместная сегментация набора форм с помощью спектральной кластеризации в пространстве дескрипторов (2011) [Статья]

Реконструкция в одном окне с помощью совместного анализа коллекций изображений и форм (2015) [Бумага] [Код]

Сегментация трехмерной формы с помощью проективных сверточных сетей (2017) [Бумага] [Код]

Изучение иерархической сегментации форм и маркировки из онлайн-репозиториев (2017) [Бумага]

👾 ScanNet (2017) [Бумага] [Код]

🎲 PointNet: Глубокое обучение по наборам точек для трехмерной классификации и сегментации (2017) [Документ] [Код]

🎲 PointNet ++: глубокое иерархическое изучение функций на наборах точек в метрическом пространстве (2017) [Документ] [Код]

🎲 Нейронные сети с трехмерным графом для семантической сегментации RGBD (2017) [Статья]

🎲 3DCNN-DQN-RNN: структура обучения с глубоким подкреплением для семантики Разбор крупномасштабных трехмерных облаков точек (2017) [Статья]

🎲👾 Семантическая сегментация внутренних облаков точек с использованием сверточных нейронных сетей (2017) [Документ]

🎲👾 SEGCloud: семантическая сегментация трехмерных облаков точек (2017) [Статья]

🎲👾 Крупномасштабная реконструкция и сегментация трехмерных форм из ShapeNet Core55 (2017) [Бумага]

🎲 Точечно-сверточные нейронные сети (CVPR 2018) [Ссылка]
Мы предлагаем точечную свертку, которая выполняет вокселизацию «на лету» для изучения локальных характеристик облака точек.

🎲 CNN с динамическим графом для изучения облаков точек (2018) [Статья]

🎲 PointCNN (2018) [Бумага]

📷👾 3DMV: совместное 3D-многооконное прогнозирование для семантической сегментации 3D-сцены (2018) [Бумага]

👾 ScanComplete: завершение крупномасштабных сцен и семантическая сегментация для 3D-сканирования (2018) [Бумага]

🎲📷 SPLATNet: Сети с разреженными решетками для обработки облака точек (2018) [Документ]

🎲👾 PointGrid: глубокая сеть для понимания трехмерных форм (CVPR 2018) [Бумага] [Код]

🎲 PointConv (2018) [Бумага] [Код]

🎲 SpiderCNN (2018) [Бумага] [Код]

👾 3D-SIS: сегментирование семантического экземпляра 3D-сканирования RGB-D (CVPR 2019) [Бумага] [Код]

🎲 Прогрессивная трехмерная семантическая сегментация в реальном времени для внутренних сцен (WACV 2019) [Ссылка]
Мы предлагаем эффективный, но надежный метод быстрой реконструкции и семантической сегментации трехмерных сцен внутри помещений.Наш метод основан на эффективном методе супервоксельной кластеризации и условном случайном поле с ограничениями более высокого порядка из структурных и объектных сигналов, что обеспечивает прогрессивную плотную семантическую сегментацию без каких-либо предварительных вычислений.

🎲 JSIS3D: Совместная сегментация семантических экземпляров трехмерных облаков точек (CVPR 2019) [Ссылка]
Мы совместно решаем проблемы семантической и инстанционной сегментации трехмерных облаков точек с помощью многозадачной точечной сети, которая одновременно выполняет две задачи: прогнозирование семантических классов трехмерных точек и встраивание точек в многомерные векторы, чтобы точки одного и того же экземпляры объекта представлены аналогичными вложениями.Затем мы предлагаем многозначную условную модель случайного поля для включения семантических меток и меток экземпляра и формулируем проблему семантической сегментации и сегментации экземпляра как совместно оптимизирующие метки в модели поля.

🎲 ShellNet: эффективные сверточные нейронные сети с облаком точек с использованием статистики концентрических оболочек (ICCV 2019) [Ссылка]
Мы предлагаем эффективную сквозную инвариантную свертку для глубокого обучения облака точек. Мы используем статистику из концентрических сферических оболочек для определения репрезентативных объектов и устранения неоднозначности порядка точек, что позволяет традиционной свертке эффективно работать с такими объектами.

🎲 Свертки с инвариантом вращения для глубокого обучения трехмерных облаков точек (3DV 2019) [Ссылка]
Мы представляем новый оператор свертки для облаков точек, который обеспечивает инвариантность вращения. Наша основная идея состоит в том, чтобы использовать низкоуровневые геометрические характеристики, инвариантные к вращению, такие как расстояния и углы, для разработки оператора свертки для обучения облаку точек.

Синтез / реконструкция 3D-модели

Методы, основанные на параметрической трансформации, основанные на модели

Морфабильная модель для синтеза трехмерных лиц (1999) [Бумага] [Код]

ПЛАМЯ: Лица, изученные с помощью артикулированной модели и выражений (2017) [Бумага] [Код (Chumpy)] [Код (TF)] [Код (PyTorch)]
FLAME — это легкая и выразительная универсальная модель головы, полученная на основе более 33 000 точно совмещенных 3D-сканов.Модель сочетает в себе линейное пространство формы идентичности (обученное на 3800 сканированных изображениях человеческих голов) с шарнирно-сочлененной шеей, челюстью и глазными яблоками, зависимыми от позы корректирующими формами смешивания и дополнительными глобальными выражениями смешанных форм. Код демонстрирует, как 1) восстановить текстурированные трехмерные лица из изображений, 2) подогнать модель под трехмерные ориентиры или зарегистрированные трехмерные сетки или 3) создать шаблоны трехмерных лиц для управляемой речью лицевой анимации.

Пространство форм человеческого тела: реконструкция и параметризация на основе сканирования диапазона (2003) [Статья]

SMPL-X: захват выразительного тела: 3D руки, лицо и тело из одного изображения (2019) [Бумага] [Видео] [Код]

PIFuHD: Неявная функция многоуровневого выравнивания пикселей для 3D-оцифровки человека с высоким разрешением (CVPR 2020) [Бумага] [Видео] [Код]

ExPose: Монокулярная регрессия экспрессивного тела через внимание, управляемое телом (2020) [Бумага] [Видео] [Код]

Реконструкция объекта определенной категории из одного изображения (2014) [Бумага]

🎲 DeformNet: Деформационная сеть произвольной формы для трехмерной реконструкции формы из одного изображения (2017) [Бумага]

💎 Автоэнкодеры на основе сетки для анализа компонентов локализованной деформации (2017) [Бумага]

💎 Исследование генерируемых трехмерных форм с использованием сетей автоэнкодера (Autodesk 2017) [Бумага]

💎 Использование локально соответствующих моделей САПР для Плотные 3D-реконструкции из одного изображения (2017) [Бумага]

💎 Представление компактной модели для 3D-реконструкции (2017) [Бумага]

💎 Image2Mesh: Обучающая среда для трехмерной реконструкции одного изображения (2017) [Бумага]

💎 Изучение деформаций произвольной формы для реконструкции трехмерных объектов (2018) [Статья]

💎 Вариационные автоэнкодеры для деформации трехмерных сеточных моделей (CVPR 2018) [Бумага]

💎 Львы, тигры и медведи: получение нежестких трехмерных шарнирных форм из изображений (CVPR 2018) [Бумага]

Методы обучения по шаблонам на основе частей

Моделирование на примере (2004) [Бумага]

Состав модели из взаимозаменяемых компонентов (2007) [Бумага]

Предложения на основе данных для поддержки творчества в 3D-моделировании (2010) [Бумага]

Моделирование трехмерных объектов на основе фотографий (2011 г.) [Бумага]

Вероятностное обоснование для трехмерного моделирования на основе сборок (2011) [Статья]

Вероятностная модель для компонентного синтеза формы (2012) [Бумага]

Восстановление структуры сборкой детали (2012) [Бумага]

Fit and Diverse: Set Evolution для вдохновляющих галерей трехмерных форм (2012) [Бумага]

AttribIt: Создание контента с семантическими атрибутами (2013) [Paper]

Изучение шаблонов на основе частей из больших коллекций трехмерных фигур (2013) [Бумага]

Создание трехмерной формы с изменяющейся топологией посредством структурного смешения (2014) [Бумага]

Оценка глубины изображения с использованием коллекций форм (2014) [Бумага]

Реконструкция в одном окне с помощью совместного анализа коллекций изображений и форм (2015) [Бумага]

Взаимозаменяемые компоненты для моделирования на основе сборок вручную (2016) [Бумага]

Завершение формы из одного изображения RGBD (2016) [Бумага]

Методы глубокого обучения

📷 Обучение созданию стульев, столов и автомобилей с помощью сверточных сетей (2014) [Бумага]

📷 Распутывание со слабым контролем с рекуррентными преобразованиями для синтеза трехмерных изображений (2015, NIPS) [Статья]

🎲 Анализ и синтез семейств трехмерных форм с помощью глубоко изученных генеративных моделей поверхностей (2015) [Статья]

📷 Распутывание со слабым контролем с рекуррентными преобразованиями для синтеза трехмерных изображений (2015) [Бумага] [Код]

📷 Многоканальные 3D-модели из отдельных изображений с помощью сверточной сети (2016) [Бумага] [Код]

📷 Просмотреть синтез по потоку внешнего вида (2016) [Бумага] [Код]

👾 Вокслеты: структурированное прогнозирование ненаблюдаемых вокселов на основе изображения с одной глубиной (2016) [Бумага] [Код]

👾 3D-R2N2: нейронная сеть с рекуррентной реконструкцией 3D (2016) [Бумага] [Код]

👾 Перспективные трансформаторные сети: обучение реконструкции трехмерных объектов с одним видом без трехмерного наблюдения (2016) [Бумага]

👾 TL-Embedding Network: изучение предсказуемого и порождающего векторного представления объектов (2016) [Статья]

👾 3D GAN: изучение вероятностного скрытого пространства форм объектов с помощью трехмерного генеративно-состязательного моделирования (2016) [Статья]

👾 Индукция трехмерной формы на основе двухмерных изображений нескольких объектов (2016) [Бумага]

📷 Неконтролируемое изучение трехмерной структуры из изображений (2016) [Бумага]

👾 Генеративное и дискриминационное моделирование вокселей с помощью сверточных нейронных сетей (2016) [Документ] [Код]

📷 Наблюдение за несколькими видами для реконструкции в одном кадре с помощью дифференцируемой согласованности лучей (2017) [Бумага]

📷 Синтез 3D-форм посредством моделирования многовидовых карт глубины и силуэтов с помощью глубоких генеративных сетей (2017) [Бумага] [Код]

👾 Завершение формы с использованием CNN 3D-кодировщика-предсказателя и синтеза форм (2017) [Бумага] [Код]

👾 Сети, генерирующие октодерево: эффективные сверточные архитектуры для вывода трехмерных изображений с высоким разрешением (2017) [Бумага] [Код]

👾 Иерархическое предсказание поверхности для реконструкции трехмерных объектов (2017) [Документ]

👾 OctNetFusion: изучение глубины слияния на основе данных (2017) [Бумага] [Код]

🎲 Сеть создания наборов точек для реконструкции трехмерных объектов из одного изображения (2017) [Бумага] [Код]

🎲 Обучающие представления и генеративные модели для трехмерных облаков точек (2017) [Бумага] [Код]

🎲 Создание формы с использованием пространственно разделенных облаков точек (2017) [Бумага]

🎲 PCPNET Обучение локальным свойствам формы из необработанных облаков точек (2017) [Статья]

📷 Сеть создания изображений на основе преобразования для синтеза новых 3D-изображений (2017) [Бумага] [Код]

📷 Tag Disentangled Generative Adversarial Networks для повторного рендеринга изображения объекта (2017) [Paper]

📷 3D-реконструкция формы по эскизам с помощью сверточных сетей с несколькими представлениями (2017) [Бумага] [Код]

👾 Интерактивное 3D-моделирование с генерирующей состязательной сетью (2017) [Документ]

📷👾 Слабо контролируемая 3D-реконструкция с ограничениями состязательности (2017) [Бумага] [Код]

📷 SurfNet: Создание трехмерных поверхностей с использованием глубоких остаточных сетей (2017) [Бумага]

📷 Обучение восстановлению симметричных форм с использованием планарной параметризации трехмерной поверхности (2019) [Бумага] [Код]

💊 GRASS: Генеративные рекурсивные автокодеры для структур формы (SIGGRAPH 2017) [Бумага] [Код] [код]

💊 3D-PRNN: Генерация примитивов формы с помощью рекуррентных нейронных сетей (2017) [Статья] [код]

💎 Neural 3D Mesh Renderer (2017) [Бумага] [Код]

🎲👾 Крупномасштабная реконструкция и сегментация трехмерных форм из ShapeNet Core55 (2017) [Бумага]

👾 Pix2vox: 3D-исследование на основе эскизов с использованием составных генерирующих состязательных сетей (2017) [Код]

📷👾 То, что вы зарисовываете, — это то, что вы получаете: создание трехмерных эскизов с использованием многомерного прогнозирования с несколькими ракурсами (2017) [Бумага]

📷👾 MarrNet: 3D-реконструкция формы с помощью 2.5D эскизы (2017) [Бумага]

📷👾🎲 Обучение многооконной стереосистеме (NIPS 2017) [Бумага]

👾 3DMatch: изучение локальных геометрических дескрипторов на основе реконструкций RGB-D (2017) [Бумага]

👾 Масштабирование CNN для объемной реконструкции с высоким разрешением из одного изображения (2017) [Бумага]

💊 ComplementMe: Предложения по слабо контролируемым компонентам для 3D-моделирования (2017) [Бумага]

👾 Обучающиеся сети дескрипторов для синтеза и анализа трехмерных форм (CVPR 2018) [Проект] [Бумага] [Код]

Сеть дескрипторов трехмерных форм на основе энергии — это глубокая энергетическая модель для объемных моделей форм.Обучение модели методом максимального правдоподобия следует схеме «анализа путем синтеза» и может быть интерпретировано как процесс поиска и переключения режимов. Модель может синтезировать модели трехмерных форм путем выборки из распределения вероятностей с помощью MCMC, например динамики Ланжевена. Эксперименты показывают, что предложенная модель может создавать реалистичные трехмерные модели фигур и может быть полезна для анализа трехмерных форм.

🎲 PU-Net: Сеть повышающей дискретизации облака точек (2018) [Бумага] [Код]

📷👾 Многовидовая согласованность как контрольный сигнал для обучения предсказанию формы и позы (CVPR 2018) [Бумага]

📷🎲 Уравнивание объектно-центрического фотометрического пучка с глубокой формой Prior (2018) [Бумага]

📷🎲 Обучение эффективному созданию облака точек для реконструкции плотных трехмерных объектов (2018 AAAI) [Бумага]

💎 Pixel2Mesh: создание моделей трехмерной сетки из отдельных изображений RGB (2018) [Бумага]

💎 AtlasNet: подход Папье-Маше к изучению создания трехмерных поверхностей (CVPR 2018) [Бумага] [Код]

👾💎 Deep Marching Cubes: изучение явных представлений поверхностей (CVPR 2018) [Бумага]

👾 Im2Avatar: красочная трехмерная реконструкция из одного изображения (2018) [Бумага]

💎 Обучение Реконструкции сетки для конкретных категорий из коллекций изображений (2018) [Бумага]

💊 CSGNet: анализатор нейронных форм для конструктивной твердотельной геометрии (2018) [Статья]

👾 Text2Shape: Создание фигур из естественного языка путем изучения совместных встраиваний (2018) [Бумага]

👾💎📷 Многовидовой силуэт и декомпозиция по глубине для представления трехмерных объектов с высоким разрешением (2018) [Бумага] [Код]

👾💎📷 Пиксели, воксели и виды: исследование представлений форм для предсказания формы трехмерных объектов с одним видом (CVPR 2018) [Бумага]

📷🎲 Представление и рендеринг нейронной сцены (2018) [Бумага]

💊 Im2Struct: Восстановление трехмерной структуры формы из одного изображения RGB (CVPR 2018) [Бумага]

🎲 FoldingNet: автоматическое кодирование облака точек с помощью Deep Grid Deformation (2018 CVPR) [Бумага]

📷👾 Pix3D: набор данных и методы моделирования трехмерных фигур одного изображения (CVPR 2018) [Бумага]

💎 3D-RCNN: реконструкция 3D-объекта на уровне экземпляра с помощью рендеринга и сравнения (CVPR 2018) [Бумага]

👾 Matryoshka Networks: прогнозирование трехмерной геометрии с помощью вложенных слоев формы (CVPR 2018) [Бумага]

💎 90 249 Завершение деформируемой формы с помощью сверточных автокодировщиков графов (CVPR 2018) [Бумага]

👾 Генеративная модель для трехмерных фигур от глобального к локальному (SIGGRAPH Asia 2018) [Бумага] [Код]

💎🎲👾 ALIGNet: Частичное агностическое выравнивание посредством неконтролируемого обучения (TOG 2018) [Бумага] [Код]

🎲👾 PointGrid: глубокая сеть для понимания трехмерных форм (CVPR 2018) [Бумага] [Код]

🎲 GAL: Геометрические состязательные потери для реконструкции трехмерных объектов с одним ракурсом (2018) [Документ]

🎲 Визуальные сети объектов: создание изображений с распутанным трехмерным представлением (2018) [Статья]

👾 Обучение выводам и выполнению программ трехмерных фигур (2019)) [Бумага]

👾 Обучение выводам и выполнению программ трехмерных фигур (2019)) [Бумага]

💎 Предварительные требования Learning View для трехмерной реконструкции с одним видом (CVPR 2019) [Бумага]

💎🎲 Обучение встраиванию 3D-моделей с квадратичной потерей (BMVC 2019) [Бумага] [Код]

🎲 CompoNet: обучение созданию невидимого путем синтеза и композиции частей (ICCV 2019) [Бумага] [Код]

CoMA: автоматические кодеры сверточной сетки (2018) [Бумага] [Код (TF)] [Код (PyTorch)] [Код (PyTorch)]
CoMA — это универсальная модель, которая изучает нелинейное представление лица, используя спектральные свертки на поверхности сетки.CoMA вводит операции выборки сетки, которые обеспечивают иерархическое представление сетки, которое фиксирует нелинейные вариации формы и выражения в различных масштабах модели.

RingNet: 3D-реконструкция лица по одиночным изображениям (2019) [Бумага] [Код]

VOCA: Анимация персонажей с голосовым управлением (2019) [Бумага] [Видео] [Код]
VOCA — это простой и универсальный фреймворк для лицевой анимации, управляемый речью, который работает с различными личностями.Кодовая база демонстрирует, как синтезировать реалистичные анимации персонажей с учетом произвольного речевого сигнала и статической символьной сетки.

💎 Обучение прогнозированию трехмерных объектов с помощью дифференцируемого модуля рендеринга на основе интерполяции [Бумага] [Сайт] [Код]

💎 Мягкий растеризатор: дифференцируемый модуль рендеринга для трехмерного мышления на основе изображений [Бумага] [Код]

NeRF: представление сцен в виде полей нейронного излучения для синтеза представлений [Проект] [Бумага] [Код]

💎🎲 GAMesh: управляемая и расширенная сетка для сетей с глубокими точками (3DV 2020) [Проект] [Бумага] [Код]

👾 Генеративная VoxelNet: изучение энергетических моделей для синтеза и анализа трехмерных форм (TPAMI 2020) [Статья]

В этой статье предлагается глубокая трехмерная энергетическая модель для представления объемных форм.Обучение модели методом максимального правдоподобия проводится по схеме «анализ путем синтеза». Эксперименты показывают, что предложенная модель может генерировать высококачественные трехмерные модели фигур и может быть полезна для широкого спектра анализа трехмерных форм.

🎲 Генеративная сеть PointNet: глубокое энергетическое обучение на неупорядоченных наборах точек для 3D-генерации, реконструкции и классификации (2021 CVPR) [Проект] [Документ] [Код]

Generative PointNet — это основанная на энергии модель неупорядоченных облаков точек, в которой функция энергии параметризуется восходящей нейронной сетью, инвариантной к входным перестановкам.Модель может быть обучена методом максимального правдоподобия на основе MCMC или краткосрочным MCMC в направлении энергетической модели в качестве потокового генератора для реконструкции и интерполяции облака точек. Полученное представление облака точек может быть полезно для классификации облака точек.

🎲💎 Shape My Face: Регистрация 3D-сканов лица с помощью трансляции от поверхности к поверхности [Бумага] [Код]

Shape My Face (SMF) — это автокодировщик облака точек для создания сетки для регистрации необработанных сканированных изображений человеческого лица и создания синтетических человеческих лиц.SMF использует модифицированный кодировщик PointNet с модулем визуального внимания и дифференцируемой выборкой поверхности, чтобы быть независимым от исходного представления поверхности и уменьшить потребность в предварительной обработке. Декодеры ячеистой свертки комбинируются со специализированной моделью рта PCA и плавно смешиваются на основе геодезических расстояний, чтобы создать компактную модель, которая очень устойчива к шуму. SMF применяется для регистрации и передачи выражений на сканированных изображениях, полученных в естественных условиях с помощью камеры глубины iPhone, представленных в виде сеток или облаков точек.

Анализ текстуры / материалов и синтез

Синтез текстур с использованием сверточных нейронных сетей (2015) [Бумага]

Двухэтапный захват SVBRDF для стационарных материалов (SIGGRAPH 2015) [Бумага]

Моделирование отражательной способности с помощью синтеза нейронных текстур (2016) [Бумага]

Моделирование внешнего вида поверхности из одной фотографии с использованием самоусиливаемых сверточных нейронных сетей (2017) [Бумага]

Многомасштабный синтез нейронной текстуры высокого разрешения (2017) [Бумага]

Отражение и естественное освещение от отражающих объектов из одного материала с использованием глубокого обучения (2017) [Статья]

Оценка материала соединения и освещения по фотографиям в дикой природе (2017) [Бумага]

JЧто находится вокруг камеры? (2017) [Бумага]

TextureGAN: управление глубоким синтезом изображений с помощью текстурных патчей (CVPR 2018) [Paper]

Гауссовский синтез материалов (SIGGRAPH 2018) [Бумага]

Нестационарный синтез текстур путем состязательного расширения (SIGGRAPH 2018) [Бумага]

Оценка качества синтезированной текстуры с помощью многомасштабных пространственных и статистических атрибутов текстуры изображения и коэффициентов градиентной величины (CVPR 2018) [Бумага]

LIME: Оценка внутренних материалов в реальном времени (CVPR 2018) [Бумага]

Захват одиночного изображения SVBRDF с глубокой сетью с учетом рендеринга (2018) [Бумага]

PhotoShape: фотореалистичные материалы для крупномасштабных коллекций форм (2018) [Бумага]

Локальные дескрипторы для трехмерных фигур с учетом учебных материалов (2018) [Статья]

FrankenGAN: Управляемый синтез деталей для массовых моделей зданий с использованием синхронизированных по стилям GAN (SIGGRAPH Asia 2018) [Бумага]

Изучение стиля и передача

Разделение стиля и содержания по шкалам анизотропных частиц (2010) [Бумага]

Перевод одежды с сохранением дизайна (2012) [Бумага]

Передача 3D-стиля на основе аналогий (2014) [Бумага]

Элементы стиля: изучение подобия стиля восприятия формы (2015) [Бумага] [Код]

Передача стилей формы с сохранением функциональности (2016) [Бумага] [Код]

Неконтролируемый перенос текстуры из изображений в коллекции моделей (2016) [Бумага]

Перенос деталей обучения на основе геометрических элементов (2017) [Бумага]

Совместное размещение элементов, определяющих стиль, на трехмерных фигурах (2017) [Бумага]

Neural 3D Mesh Renderer (2017) [Paper] [Code]

Моделирование внешнего вида через сопоставление прокси-изображения (2018) [Бумага]

💎 Pixel2Mesh: создание моделей трехмерной сетки из отдельных изображений RGB (2018) [Бумага]

Автоматический перенос деформации непарной формы (SIGGRAPH Asia 2018) [Бумага]

3DSNet: Неконтролируемая передача 3D-стиля из формы в форму (2020) [Бумага] [Код]

Синтез / реконструкция сцены

Make It Home: автоматическая оптимизация расстановки мебели (2011, SIGGRAPH) [Paper]

Интерактивная компоновка мебели с использованием рекомендаций по дизайну интерьера (2011) [Бумага]

Синтез открытых миров с ограничениями с использованием локально отожженного обратимого скачка MCMC (2012) [Бумага]

Синтез компоновок трехмерных объектов на основе примеров (SIGGRAPH Asia 2012) [Бумага]

Sketch3Scene: Совместное извлечение и размещение 3D-моделей на основе эскизов (2013) [Бумага]

Эволюция трехмерных сцен в помещении (2016) [Бумага]

Беспорядочная палитра: интерактивный инструмент для детализации внутренних сцен (2015) [Бумага]

Image2Scene: Преобразование стиля трехмерной комнаты (2015) [Бумага]

Шаблоны взаимосвязей для создания вариаций сцены (2016) [Бумага]

IM2CAD (2017) [Бумага]

Прогнозирование полных 3D-моделей внутренних сцен (2017) [Бумага]

Полный синтаксический анализ 3D-сцены из одного изображения RGBD (2017) [Бумага]

Из растра в вектор: новый взгляд на преобразование плана этажа (2017, ICCV) [Бумага] [Код]

Генеративные состязательные сети с полностью сверточным усовершенствованием и автоматическим кодированием для трехмерных многообъектных сцен (2017) [Блог]

Адаптивный синтез внутренних сцен с помощью графов отношений объектов, связанных с деятельностью (SIGGRAPH Asia, 2017) [Бумага]

Автоматизированный дизайн интерьера с использованием генетического алгоритма (2017) [Бумага]

SceneSuggest: Контекстно-зависимый дизайн трехмерной сцены (2017) [Бумага]

Полностью сквозной подход глубокого обучения для одновременной 3D-реконструкции и распознавания материалов в реальном времени (2017) [Paper]

Человекоцентрический синтез сцен в помещении с использованием стохастической грамматики (2018, CVPR) [Бумага] [Дополнение] [Код]

📷🎲 FloorNet: Унифицированная структура для реконструкции плана этажа на основе 3D-сканирования (2018) [Бумага] [Код]

👾 ScanComplete: завершение крупномасштабных сцен и семантическая сегментация для 3D-сканирования (2018) [Бумага]

Deep Convolutional Priors для синтеза сцены в помещении (2018) [Paper]

📷 Быстрый и гибкий синтез внутренней сцены с помощью глубоких сверточных генеративных моделей (2018) [Бумага] [Код]

Настраиваемый синтез 3D-сцены и рендеринг 2D-изображений с попиксельной наземной истиной с использованием стохастических грамматик (2018) [Paper]

Целостный анализ и реконструкция трехмерной сцены из одного изображения RGB (ECCV 2018) [Бумага]

Синтез трехмерных сцен на основе языка из баз данных сцен (SIGGRAPH Asia 2018) [Бумага]

Глубокое генеративное моделирование для синтеза сцены с помощью гибридных представлений (2018) [Документ]

GRAINS: Генеративные рекурсивные автокодеры для сцен INdoor (2018) [Paper]

SEETHROUGH: Обнаружение объектов на сильно затененных изображениях в помещении (2018) [Бумага]

👾 Scan2CAD: Изучение выравнивания модели САПР при сканировании RGB-D (CVPR 2019) [Бумага] [Код]

💎 Scan2Mesh: от сканирования неструктурированного диапазона к трехмерным сеткам (CVPR 2019) [Бумага]

👾 3D-SIC: Завершение семантического экземпляра 3D для сканирования RGB-D (arXiv 2019) [Бумага]

👾 Сквозное извлечение модели CAD и выравнивание 9DoF в 3D-сканировании (arXiv 2019) [Бумага]

Обзор синтеза трехмерных сцен в помещении (2020) [Бумага]

💊📷 PlanIT: планирование и создание внутренних сцен с помощью графа отношений и пространственных предшествующих сетей (2019) [Бумага] [Код]

👾 Функционально-метрическая регистрация: быстрый полууправляемый подход для надежной регистрации облака точек без корреспонденции (CVPR 2020) [Бумага] [Код]

💊 Ориентированные на человека показатели для оценки и синтеза сцен в помещении (2020) [Бумага]

SceneCAD: прогнозирование выравнивания и расположения объектов при сканировании RGB-D (2020) [Бумага]

Восстановление пространственной планировки загроможденных комнат (2009) [Бумага]

Определение структурных взаимосвязей в сценах с использованием ядер графов (SIGGRAPH 2011) [Paper]

Понимание сцен в помещении с использованием трехмерных геометрических фраз (2013) [Бумага]

Организация разнородных коллекций сцен с помощью контекстных фокусных точек (SIGGRAPH 2014) [Бумага]

SceneGrok: Вывод карт действий в трехмерной среде (2014, SIGGRAPH) [Бумага]

PanoContext: трехмерная контекстная модель всей комнаты для понимания панорамной сцены (2014) [Paper]

Изучение информативных карт границ для прогнозирования макета сцены в помещении (2015) [Бумага]

Rent3D: Предварительный план этажа для оценки макета монокуляра (2015) [Бумага]

Метод грубой и точной оценки внутренней планировки (CFILE) (2016) [Бумага]

DeLay: надежная оценка пространственной компоновки для загроможденных сцен в помещении (2016) [Бумага]

Трехмерный семантический анализ крупномасштабных внутренних пространств (2016) [Бумага] [Код]

Сеть трехмерного интерпретатора одного изображения (2016) [Бумага] [Код]

Глубокое многомодальное заочное обучение изображений (2016) [Бумага]

Физическая визуализация для понимания сцен в помещении с использованием сверточных нейронных сетей (2017) [Бумага] [Код] [Код] [Код] [Код]

RoomNet: Оценка сквозной планировки помещения (2017) [Бумага]

SUN RGB-D: набор тестов для понимания сцены RGB-D (2017) [Бумага]

Завершение семантической сцены из одного изображения глубины (2017) [Бумага] [Код]

Факторинг формы, позы и макета из 2D-изображения 3D-сцены (2018 CVPR) [Бумага] [Код]

LayoutNet: реконструкция трехмерной планировки комнаты из одного изображения RGB (CVPR 2018) [Бумага] [Код]

PlaneNet: кусочно-планарная реконструкция из одного изображения RGB (2018 CVPR) [Бумага] [Код]

Междоменное самостоятельное многозадачное обучение с использованием синтетических изображений (CVPR 2018) [Бумага]

Pano2CAD: Планировка комнаты из одного панорамного изображения (CVPR 2018) [Бумага]

Автоматическое моделирование 3D-сцены в помещении из одной панорамы (CVPR 2018) [Бумага]

Покусочная планарная трехмерная реконструкция одного изображения с помощью ассоциативного встраивания (CVPR 2019) [Бумага] [Код]

Обработка трехмерных сцен с помощью инверсной графики (NeurIPS 2018) [Бумага] [Код]

💎 Реконструкция трехмерной сцены с многослойными преобразователями глубины и эпиполярными преобразователями (ICCV 2019) [Бумага]

PerspectiveNet: Обнаружение трехмерных объектов из одного изображения RGB через точки перспективы (NIPS 2019) [Бумага]

Holistic ++ Scene Understanding: однократный анализ трехмерной целостной сцены и оценка позы человека с взаимодействием человека с объектом и физическим здравым смыслом (ICCV 2019) [Paper & Code]

Как перейти от монолитного озера данных к распределенной сетке данных

Распределение владения данными и реализация конвейера данных в руки бизнес-доменов вызывают серьезную озабоченность по поводу доступности, удобства использования и гармонизация распределенных наборов данных.Вот где обучение применению товарное мышление и владение информационными ресурсами очень кстати.

Данные домена как продукт

За последнее десятилетие операционные домены построили товарное мышление в возможности, которые они предоставляют остальной части организации. Команды домена предоставляют эти возможности в виде API для остальных разработчиков. в организации как строительные блоки для создания более высокой ценности и функциональности.Команды стремятся создать лучший интерфейс для разработчиков своих доменных API; включая доступную и понятную документацию по API, тестовые программные среды API, а также тщательно отслеживаемые ключевые показатели эффективности качества и внедрения.

Чтобы платформа распределенных данных была успешной, группы данных предметной области должны применять продуктовое мышление с той же строгостью, что и наборы данных, которые они предоставляют; рассматривая свои информационные ресурсы как свои продукты и другие специалисты по данным организации, ML и дата-инженеры в качестве их клиентов.

Рисунок 9: Характеристики наборов данных предметной области как продукта

Рассмотрим наш пример, бизнес потоковой передачи мультимедиа в Интернете. Одна из его важнейших сфер — «игровые события», то есть какие песни кто играл, когда и где. У этого ключевого домена есть разные потребители в организации; например, потребители, которые заинтересованы в опыте, близком к реальному времени. пользователя и, возможно, ошибки, так что в случае ухудшения качества обслуживания клиентов или входящий звонок в службу поддержки может быстро отреагировать и исправить ошибку.Есть также несколько потребителей, которые предпочли бы исторические снимки. агрегатов событий ежедневного или ежемесячного воспроизведения песни.

В этом случае наш домен «проигранные песни» предоставляет два разных набора данных. как его продукты для остальной части организации; игровые события в реальном времени отображаются в потоках событий, а агрегированные события воспроизведения отображаются как сериализованные файлы в хранилище объектов.

Важное качество любого технического продукта, в данном случае продуктов данных предметной области, радовать своих потребителей; в этом случае инженеры по данным, мл инженеров или специалистов по данным.Чтобы обеспечить лучший пользовательский интерфейс для потребителей, продукты данных предметной области должны обладать следующими основными качествами:

Обнаруживается

Информационный продукт должен легко обнаруживаться. Распространенная реализация — иметь реестр, каталог данных, всех доступных информационных продуктов с их метаинформацией такие как их владельцы, источник происхождения, происхождение, образцы наборов данных и т. д. Эта централизованная служба доступности позволяет потребителям данных, инженерам и ученые в организации, чтобы легко найти набор данных, который их интересует.Каждый продукт данных домена должен зарегистрироваться в этом централизованный каталог данных для легкого обнаружения.

Обратите внимание, что сдвиг в перспективе здесь происходит от единственной платформы , извлекающей и владеющей данные для его использования каждому домену , предоставляющему свои данные как продукт в доступной для обнаружения форме .

Адресный

После обнаружения информационный продукт должен иметь уникальный адрес, следующий за глобальное соглашение, которое помогает пользователям получать к нему программный доступ.Организации могут использовать разные соглашения об именах для своих данных. в зависимости от основного хранилища и формата данных. Рассматривая простоту использования как цель, в децентрализованной архитектуре это необходимо для общих соглашений быть разработанным. Различные домены могут хранить и обслуживать свои наборы данных в разных форматах события могут быть сохранены и доступны через потоки такие как темы Kafka, наборы данных по столбцам могут использовать файлы CSV или сегменты AWS S3. сериализованных файлов Parquet.Стандарт адресуемости наборов данных в среде полиглота удаляет трение при поиске и доступе к информации.

Надежный и правдивый

Никто не будет использовать продукт, которому нельзя доверять. На традиционных платформах данных допустимо извлекать и бортовые данные, содержащие ошибки, не отражают истинность бизнеса и просто нельзя доверять. Именно здесь большая часть усилий централизованных конвейеров данных концентрируются, очищая данные после проглатывание.

Фундаментальный сдвиг требует, чтобы владельцы информационных продуктов обеспечить приемлемый уровень обслуживания в отношении правдивости данных, и насколько точно они отражают реальность событий, которые произошли или высокая вероятность правдивости выводов которые были созданы. Применение очистки данных и автоматизированных данных проверка целостности в момент создания информационного продукта — это некоторые методов, которые необходимо использовать для обеспечения приемлемого уровня качества.Предоставление данных о происхождении и происхождении данных как метаданные, связанные с каждым информационный продукт помогает потребителям больше доверять информационному продукту и его пригодность для их конкретных нужд.

Целевое значение или диапазон индикатора целостности (качества) данных варьируются от продукты данных домена. Например, в домене play event может быть два разных информационные продукты, один почти в реальном времени с более низким уровнем точности, включая отсутствующие или повторяющиеся события, а также одно с большей задержкой и более высоким уровнем точности событий.Каждый информационный продукт определяет и обеспечивает целевой уровень его целостности и правдивости. как набор SLO.

Семантика и синтаксис с самоописанием

Качественные продукты не требуют руки потребителя для использования: их можно самостоятельно открыть, понять и употребить. Создание наборов данных как продуктов с минимальным трением для данных для использования инженерами и специалистами по данным требуется хорошо описанная семантика и синтаксис данных, в идеале с примерами наборов данных.Схемы данных являются отправной точкой для предоставления самообслуживания активов данных.

Совместимость и соответствие международным стандартам

Одна из основных проблем распределенного архитектура данных предметной области, это способность соотносить данные между домены и соединить их вместе чудесным, проницательным способом; присоединиться, фильтровать, агрегировать и т. д. Ключ к эффективной корреляции данных по доменов соответствует определенным стандартам и правилам гармонизации.Такие стандартизации должны принадлежать глобальному управлению, для обеспечения взаимодействия между наборами данных полиглотов. Общие проблемы таких усилий по стандартизации — это форматирование типа поля, выявление полисем в разных доменах, наборы данных адресные соглашения, общие поля метаданных, форматы событий, такие как CloudEvents и т. д.

Например, в бизнесе потокового мультимедиа «артист» могут появляться в разных доменах и иметь разные атрибуты и идентификаторы в каждом домене.Домен play eventstream может распознавать артиста иначе, чем домен «оплата артистов», который требует забота о счетах и ​​платежах. Однако, чтобы иметь возможность соотносить данные о художнику, работающему с разными продуктами данных предметной области, нам нужно договориться о том, как мы идентифицировать художника как полисема. Один из подходов состоит в том, чтобы рассматривать «артиста» как субъект федерации и уникальный глобальный идентификатор федеративного объекта для «исполнителя», аналогично тому, как управляются федеративные удостоверения.

Взаимодействие и стандартизация связи , глобальное управление, является одним из основополагающих принципов построения распределенных систем.

Безопасность и управление глобальным контролем доступа

Безопасный доступ к наборам данных продуктов является обязательным, независимо от того, является ли архитектура централизованной или нет. В мире децентрализованных продуктов данных, ориентированных на предметную область, контроль доступа применяется с более высокой степенью детализации, для каждого продукта данных домена.Аналогично рабочим доменам политики контроля доступа может определяться централизованно, но применяться во время доступа к каждый отдельный продукт набора данных. Использование системы управления корпоративной идентификацией (SSO) и определение политики контроля доступа на основе ролей — удобный способ реализовать контроль доступа к наборам данных продукта.

Раздел Конвергенция дизайна платформы данных и самообслуживания описывает общую инфраструктуру что позволяет легко и автоматически реализовать указанные выше возможности для каждого информационного продукта.

Межфункциональные группы по данным домена

доменов, которые предоставляют данные в виде продуктов; необходимо дополнить новыми наборами навыков: (а) владелец продукта данных и (б) инженеров данных .

Владелец продукта данных принимает решения на основе видения и дорожная карта для информационных продуктов, озабочена удовлетворением потребителей и постоянно измеряет и улучшает качество и богатство данных, которыми владеет и производит ее домен.Она отвечает за жизненный цикл наборов данных домена, когда менять, пересматривать и удалять данные и схемы. Она находит баланс между конкурирующие потребности потребителей данных домена.

Владельцы продуктов данных должны определить критерии успеха и ориентироваться на бизнес Ключевые показатели эффективности (KPI) для их информационных продуктов. Например, время выполнения заказа для потребителей информационного продукта для обнаружения и успешного использования информационного продукта, поддается измерению критерий успеха.

Для создания и управления внутренними конвейерами данных доменов, команды должны включать инженеров по данным. Замечательный побочный эффект такой кросс-функциональной команды — это перекрестное опыление разных навыков. Мое текущее отраслевое наблюдение заключается в том, что некоторые инженеры по обработке данных, хотя и компетентны, в использовании инструментов своей торговли, отсутствие стандарта разработки программного обеспечения такие методы, как непрерывная доставка и автоматическое тестирование, когда дело доходит до создания активов данных.Точно так же инженеры-программисты, создающие операционные системы, часто имеют нет опыта использования наборов инструментов инженерии данных. Удаление разрозненных наборов навыков приведет к созданию большего и более глубокого пул наборов навыков инженерии данных, доступных для организации. Мы наблюдали такое же перекрестное опыление с Движение DevOps и рождение новых типов инженеров, таких как SRE.

Данные должны рассматриваться как основа любой программной экосистемы, поэтому инженеры-программисты и специалисты широкого профиля должны добавить опыт и знания в области разработки информационных продуктов в свой инструментарий.Аналогично инженеры инфраструктуры необходимо добавить знания и опыт управления инфраструктурой данных. Организации должны предоставить возможности карьерного роста от универсального специалиста инженеру . Отсутствие навыков инженерии данных привело к тому, что местных оптимизация формирования централизованных групп инжиниринга данных, как описано в разделе Изолированный и гиперспециализированная собственность.

Рисунок 10: Межфункциональная область группы данных с явным владением информационным продуктом

Китайский производитель колесных погрузчиков, погрузчиков, поставщиков экскаваторов-погрузчиков

Компания Chaoyang Luwei Special Machinery Co., Ltd. (ROVIO) расположена в Промышленном саду района Лунчэн города Чаоян провинции Ляонин. Компания ROVIO, основанная в 1975 году, в основном занимается исследованиями и разработками и продажей строительной техники, санитарного оборудования и их основных компонентов. Компания ROVIO является старейшим и крупнейшим производителем на северо-востоке Китая.

ROVIO в основном производит колесные погрузчики серии N, WZ…

Компания Chaoyang Luwei Special Machinery Co., Ltd. (ROVIO) расположена в Промышленном саду района Лунчэн города Чаоян провинции Ляонин. Компания ROVIO, основанная в 1975 году, в основном занимается исследованиями и разработками и продажей строительной техники, санитарного оборудования и их основных компонентов. Компания является старейшим и крупнейшим производителем на северо-востоке Китая.

ROVIO в основном производит колесные погрузчики серии N и экскаваторы-погрузчики серии WZ. и снегоуборочная машина, с годовой производительностью пять тысяч комплектов инженерного и санитарного оборудования.

Chaoyang ROVIO, придерживаясь основной концепции «предприятия, ведущие науку и технологии, качество решает будущее», и стремимся постоянно вводить новшества, предоставлять самые надежные продукты и услуги, чтобы клиенты продолжали получать максимальную пользу от возвращение. Компания поддерживает хорошие отношения сотрудничества с ключевыми высшими учебными заведениями и научно-исследовательскими институтами Китая, а также создала открытую и эффективную систему технологических инноваций.

Предприятие ROVIO имеет современные производственные мощности и систему управления, имеет сертификат системы менеджмента качества ISO9001, лицензию на качество экспортной продукции и права на импорт и экспорт. Благодаря высокому качеству продуктов и услуг продукция ROVIO экспортируется в более чем сорок стран и регионов. Наша цель — постоянное совершенствование и постоянное улучшение качества продукции и репутации бренда. Добро пожаловать к нам!

Извлечение траекторий движения на большие расстояния человека с шарнирным соединением с использованием Mesh Evolution

Вход в нашу систему — монокулярная видеопоследовательность из M кадров.Набор силуэтов {St}, t∈ {1,…, M} извлекается, и N отслеживаемых точек равномерно выбираются на эталонном силуэте S1 с помощью алгоритма генератора сетки [12, 13]

. Пусть 2-мерный вектор

pti∈R2 обозначает положение отслеживаемой точки i в кадре t, тогда большая матрица A строится следующим образом:

А = P1P2PtPMT1T2TiTN⎛⎜ ⎜ ⎜⎝p11p12 ⋮ p1Np21p22 ⋮ p2N …… pti… pM1pM2 ⋮ pMN⎞⎟ ⎟ ⎟⎠

(1)

Обратите внимание, что каждая строка матрицы A является представлением одной полностью отслеживаемой траектории Ti, i∈ {1,…, N}.Целью нашего подхода является получение надежного набора дальних траекторий {Ti}. С другой стороны, N точек трека физически принадлежат человеку, совершающему шарнирное движение. Следовательно, каждый столбец матрицы A представляет собой одну мгновенную позу сочлененного человека, которая, как предполагается, имеет одну и ту же топологию. Рассмотрим плоскую треугольную сетку Gt (V, E, F, Pt), которая представляет собой столбец матрицы A, где V = {1,…, N} — множество вершин, E = {(i, j), i , j∈V} — множество ребер, F = {(i, j, k), i, j, k∈V} — множество граней, Pt = {pt1,…, ptN} — множество вершин позиции.Мы предполагаем, что все сетки {Gt} имеют одинаковую топологию (V, E, F), но различаются в позициях вершин Pt. Таким образом, задача извлечения траекторий представляет собой эволюцию сетки во времени. т.е.

G1 (V, E, F, P1) → Gt (V, E, F, Pt)

(2)

Ii-a Обнаружение самоокклюзии

Самоокклюзия обычно возникает между движущимся туловищем и качающимися конечностями, совершающими шарнирные движения. Воспользовавшись преимуществом деформированной сетки, мы обнаруживаем область окклюзии путем нахождения пересеченных краев сетки.Как показано на рис. 2, во время движения скрещивания ног два компонента сетки пересекаются в области окклюзии, которая выделена красным цветом. В вычислительной геометрии это проблема пересечения отрезков прямой, которая предоставляет список отрезков на евклидовой плоскости и спрашивает, пересекаются ли какие-либо два из них. Как показано на рис. 2, предположим, что два отрезка линии проходят от p1 до p2 и от p3 до p4. Тогда любая точка в первой строке представлена ​​как p1 + α (p2 − p1), и аналогично p3 + β (p4 − p3) соответствует любой точке на второй строке, где α и β — скалярные параметры.Два отрезка пересекаются, если мы можем найти такие α и β, что:

р1 + α (р2-р1) = р3 + β (р4-р3)

(3)

Скрестите обе стороны с p4 − p3 и p2 − p1 отдельно, решив относительно α и β:

α = ∥ (p3 − p1) × (p4 − p3) ∥ / ∥ (p2 − p1) × (p4 − p3) ∥

(4)

β = ∥ (p1 − p3) × (p2 − p1) ∥ / ∥ (p4 − p3) × (p2 − p1) ∥

(5)

Если знаменатель ∥ (p2 − p1) × (p4 − p3) ∥ = 0, то две прямые параллельны или коллинеарны.В противном случае, если ∥ (p2 − p1) × (p4 − p3) ∥ ≠ 0, а также 0 <α <1 и 0 <β <1, то две прямые пересекаются. Таким образом, в сетке обнаруживаются пересекающиеся края, а соответствующие вершины идентифицируются в области перекрытия.

Рис. 2: Пример обнаружения самозатенения в одном кадре последовательности ходьбы. (а) пересекающиеся края в области окклюзии окрашены в красный цвет, (б) иллюстрация двух пересекающихся краев в сетке.

Ii-B Оценка начального движения

Чтобы распространить сетку Gt − 1 на Gt в следующем кадре для надежного начального предположения, мы предлагаем оценить вершины Gt с помощью оптического потока с большим смещением (LDOF) [4] , аппроксимации полиномиальной кривой и заплатки. фильтрация на основе среднего значения.LDOF как недавний успешный метод оптического потока, особенно подходит к проблеме оценки сочлененного движения человека. Однако он не решает проблему окклюзии, как другие методы оптического потока. Поэтому предлагается адаптивный метод оценки векторов движения вершин Gt − 1 в различных областях изображения: для вершины pt − 1i

в области без окклюзии мы выполняем бикубическую сплайн-интерполяцию векторов движения LDOF, чтобы получить вектор движения

ut − 1i. Для вершины pt − 1i в области окклюзии мы выполняем аппроксимацию полиномиальной кривой второго порядка, чтобы построить вершину pti в диапазоне дискретного набора из предыдущих пяти позиций.В частности, аппроксимирующей моделью является Yi = BXt, где B = [a1b1c1a2b2c2] — матрица неизвестных коэффициентов, Xt и Yi соответственно — входная и выходная матрицы, т.е. Xt = [xt − 1 xt − 2 xt − 3 xt − 4 xt− 5], xt = [t2 t 1] T, Yi = [pt − 1i pt − 2i pt − 3i pt − 4i pt − 5i]. Следовательно, решение матрицы коэффициентов равно B = YiXTt (XtXtT) −1, а оценочный вектор движения равен

ut − 1i = Bxt − pt − 1i

(6)

Кроме того, чтобы справиться с шумом наблюдения, мы применяем средний фильтр на основе патчей, чтобы получить результат сглаживания векторов движения.Здесь патч обозначается как множество вершины i и смежных с ней вершин, то есть N (i) = {i} ∪ {j: (i, j) ∈E}. | N (i) | определяет количество вершин в патче N (i).