High-Performance Ray Tracing for Dynamic Scenes

最新推荐文章于 2021-11-03 17:55:21 发布
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提供来自德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系的CS395Ta秋季学期教学资源链接，该课程可能涉及高级主题，具体详情需访问页面确认。
[非卷积5D] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
江南蜡笔小新
04-06 6432
不使用3D建模，使用静态图片进行训练，用(非卷积)深度网络表示场景的5D连续体表示，再通过ray marching进行渲染。 paper:《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields ...
CMU最新论文：机器人智慧流畅的躲避障碍物论文详细讲解
jiayoushijie的博客
06-14 4845
CMU华人博士生Tairan He最新论文：Agile But Safe: Learning Collision-Free High-Speed Legged Locomotion 代码开源：Code: https://github.com/LeCAR-Lab/ABS我会详细解读论文的内容,让我们开始吧。腿式机器人在杂乱环境中导航必须兼顾敏捷性以提高执行任务的效率,同时要确保安全性以避免与障碍物或人发生碰撞。
我所理解的DirectX Ray Tracing
kuangben2000的博客
02-17 1502
我所理解的DirectX Ray Tracing https://zhuanlan.zhihu.com/p/96636069 我所理解的DirectX Ray Tracing xiaocai 0 前言 经过三个月对DirectX Ray Tracing（DXR）[1]的反复阅读，对DXR的流程有了较全面的的理解。这篇文章记下自己已有的一些理解，顺便梳理下引入Ray Tracing对GPU底层架构的可能影响，作为备忘。 1 什么是DXR？ 1.1 先从光栅化说起 我们知道，在windo
计算机视觉论文-2021-11-02
中科院AI算法工程师的博客
11-03 8989
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年9月15日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 标题：天文学中深度学习算法的鲁棒性——星系形态学研究 作者:阿依普里亚诺维奇等。 类别： 天体 ph.GA [天文 ph.加， cs.简历， cs.LG | 亮点：深度学习模型正越来越多地被广泛应用于科学领域，特别是处理高维和大量的科学数据。 标题：基...
计算机视觉论文-2021-07-13
中科院AI算法工程师的博客
07-13 3380
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年7月13日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:Anatomy-Constrained Contrastive Learning for Synthetic Segmentation Without Ground-truth AUTHORS: Bo Zhou ; Chi Liu ...
CMU-Courses for robotics
buaazt的专栏
05-19 4351
Table Of Contents10-701: Machine Learning 15-381: Artificial Intelligence: Representation and Problem Solving 15-462: Computer Graphics I 15-780: Graduate Artificial Intelligence 15-862: Computatio
ICRA 2021| SLAM方向论文汇总
3D视觉工坊
05-17 4463
作者丨wanghy@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/371744210编辑丨3D视觉工坊最近扫读了下ICRA 2021 SLAM方向相关的文章，由于总结...
Real-time Rendering - Shadow Algorithms and Techniques
_Max
08-15 1605
Shadowing is a key component for convincing, solid-looking rendering. Whether hard or soft, physically correct or perceptually satisfying, N
Real-Time Cloud Rendering for Games
痞子龙3D编程
07-09 2656
Real-Time Cloud Rendering for Games Mark J. Harris Department of Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill harrism@cs.unc.edu, http://www.cs.unc.edu/~harrism/clouds Abstract
【CVPR2019】论文完整列表一
TomRen
06-11 1万+
CVPR 2019 Paper list[1-1000] CVPR2019 完整列表二 论文题目与链接 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning G...
《Gpu Gems》《Gpu Pro》《Gpu Zen》系列读书笔记
热门推荐
puppet_master的专栏
02-13 2万+
本篇blog简单记录了一下最近一两年一直在读的一系列书目。《Gpu Gems》1-3三部，《Gpu Pro》1-7七部，《Gpu Zen》一部。针对每一项渲染技术，进行全系列书的总结，从这个角度来看，可以看到一项技术，近十五六年来的进化过程。
3D目标检测论文方法汇总 【持续更新中~
家鸽的代码屋
05-31 8184
Automanous-3D-detection-methods 该项目地址为：https://github.com/LittleYuanzi/awesome-Automanous-3D-detection-methods 该项目主要在对近期（17年）开始的自动驾驶场景的目标检测...
ISO 10605-2023.pdf
12-03
ISO 10605-2023.pdf
（42页PPT）PP某省市大脑数据中台一网统管可视化平台建设方案.pptx
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
最新发布
12-03
内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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探索光线追踪技术 - ray-tracing源码解析
资源摘要信息: "ray-tracing源码.zip" 知识点: 1. 光线追踪（Ray Tracing）基础概念：光线追踪是一种图形渲染技术，用于生成高度逼真的图像。它通过模拟光线与物体的相互作用来计算图像中每个像素的颜色，包括反射...
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