优秀无版权限制设计资源网站

本文分享了多个无版权限制的设计资源网站,包括PublicDomainArchive、Pond5等,这些网站提供高质量的图片、纹理、笔刷和矢量图形素材,适用于个人及商业项目。

转自太平洋电脑网

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目前,图片版权越来越受重视,一不小心你就可能侵权了。因此,对于设计师来说,一 个资源丰富的无版权限制且免费的设计资源网站就是一个宝库。这里,我们就同大家分享一组优秀的无版权 限制的设计资源网站。当然,我们还必须对那些愿意将自己的作品免费分享的摄影师、设计师和插画师表达谢意,没有他们的贡献,这世界就会少了许多优秀的设计作品

  这些设计资源网站资源丰富,图片质量佳,纹理素材、笔刷素材和矢量图形素材有创意,可用于个人和商业项目。建议经常使用图片素材、纹理素材、笔刷素材和矢量图形素材的网友赶紧右键收藏呢!

  一、Public Domain Archive

  Public Domain Archive是一个公共图库,致力于为用户提供来自全球摄影师的高品质的图像。目前,该网站并无版权限制。


  二、Pond5 

  Pond5收集了许多复古图像素材,质量都相当高。但需要注意的是,该网站上的图像资源目前虽然没有版权限制,但并不全是免费的,其中免费资源大概有65000。因此,在站内搜索的时候需要注意一下是否为免费资源。


  三、Pixabay 

  Pixabay是一个非常优秀的摄影资源网站,有超过400000的没有版权限制的摄影图像、矢量插图和艺术设计的资源。


  四、Pexels 

  Pexels每天更新量不大,大概更新10张新图片,但你在这网站上总能找到意外之喜。最关键的,没有版权限制,看上了就可以拿去用。


  五、Picjumbo

  Picjumbo网站上的图像资源很棒,且用起来相当简单与便捷。同样的,该网站上的图像资源没有版权限制,并可免费供个人和商业使用。


  六、Gratisography 

  在Gratisography网站上,极富天才气质的Ryan McGuire提供了大量的他自己的高质量作品,可供个人和商业使用。


  七、Picography 

  Picography的图像资源相当专业,主要来自于全球极少数的专业摄影师,用起来也很方便且简单。当然,因为主要是专业摄影师的作品,因此其图像资源的质量非常高。


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内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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