Allegorithmic在5周内采用500张照片级车载材料

Allegorithmic推出全新物质来源材料库,提供500种照片真实感材料,涵盖汽车内外饰,助力设计师实现创意。用户可通过定制适应各类3D项目。
物质来源,由纹理天才Allegorithmic创建的扫描和程序生成材料的库,很快将会容纳500张照片真实感材料。3D材料将是自推出以来物质来源最大的内容流入,并将持续到7月5日。每个版本都会有不同的汽车主题 - 首先将重点放在原型设计上。


“当你可以从你面前摆放的每一种汽车材料开始,设计过程真的变成你想要的地方,”Allegorithmic的产品经理兼颜色,材质和完成设计师Nicolas Paulhac说。“通过这个系列,我们希望为设计师提供广泛的资源来吸引他们,让他们可以将时间花在他们的想法上,无论他们身在何处。”用户将能够选择全面的现成材料,用于车辆内饰和外饰,或者定制它们以适应任何照片级3D项目。用户可以从基本入手开始,并使用逼真的粘土和泡沫材料为其模型提供装饰,这些材料准确地模拟真实世界的设计过程。一些金属和涂料 - 包括一些全身伪装贴纸 - 也将作为集合的一部分发布。


第一个版本现已发布,第二版和第三版分别于6月14日和6月21日与Substance Source竞赛,共有100种新外观材料。第四和第五届预定在6月28日和7月5日举行,每场120件新材料,重点放在室内。该集将推动物质来源材料近1550个,计划在今年晚些时候推出多个行业的更多发行版。物质来源包含在Substance Live的订阅价格中,而个人定价包括每月30美元的下载,价格为19.90美元,专业计划下载50美元,每月99美元,工作室定价包括无限制地访问整个数据库,每月1,990美元。


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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524图片 • 训练集:4524图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
锈蚀实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:锈蚀实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4138图片 验证集:211图片 测试集:110图片 总计:4459图片 • 训练集:4138图片 • 验证集:211图片 • 测试集:110图片 • 总计:4459图片 • 分类类别: Rust(锈蚀):金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 Corrosion(腐蚀):材料因环境因素导致的劣化过程。 • Rust(锈蚀):金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 • Corrosion(腐蚀):材料因环境因素导致的劣化过程。 • 标注格式:YOLO格式,提供实例分割标注,适用于锈蚀区域的精确分割。 • 数据格式:JPEG图片数据,来源于实际应用场景。 二、适用场景 • 工业视觉检测系统开发:用于构建能够自动识别和分割金属表面锈蚀的AI模型,提升检测效率和准确性。 • 基础设施维护与风险评估:在建筑、能源、运输等领域,评估结构锈蚀损坏,辅助预防性维护决策。 • 制造业质量控制:集成到生产流程中,实时检测产品表面腐蚀缺陷,确保产品质量。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与材料科学交叉领域的研究,促进锈蚀检测技术的进步。 三、数据集优势 • 精确实例分割标注:每个标注均提供多边形边界,确保锈蚀区域定位准确,适用于细节分析和模型训练。 • 类别针对性强:专注于锈蚀和腐蚀检测,数据内容高度相关,减少无关噪声,提升模型专注度。 • 充足的数据规模:拥有数千训练图片,为深度学习模型提供充分样本,支持稳健性能。 • 兼容性与易用性:YOLO标注格式兼容主流深度学习框架,如YOLO、Detectron2等,便于快速集成和部署。
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