17、实时渲染中的光线追踪阴影与体积水焦散

实时渲染中的光线追踪阴影与体积水焦散

1. 光线追踪阴影计算方法

1.1 光照阶段与阴影计算方法评估

光照阶段采用单次光栅化过程,在此期间评估所有场景灯光。光栅化点会在循环中被所有场景灯光照亮,并累积结果。在着色前会查询每个灯光的可见性缓冲区,仅对可见灯光进行着色,这实现了隐式灯光剔除,提高了性能。

我们评估了四种阴影计算方法:
- 基于阴影映射计算的硬阴影(SM hard)
- 使用我们方法计算的硬阴影(RT hard)
- 使用光线追踪且 smax = 5 计算的软阴影(RT soft SQ)
- 使用光线追踪且 smax = 8 计算的软阴影(RT soft HQ)

1.2 测试场景与参数设置

使用三个包含 20 秒动画序列且相机移动的测试场景:
- Pub 场景 :与 Resort 场景几何复杂度相似,但包含更大的区域光,为室内场景,使用点光源。
- Resort 场景 :室外场景,使用方向光源。
- Breakfast 场景 :三角形数量显著更多,为室内场景,使用点光源。

对于软阴影计算,这些光源被视为圆盘光。使用 Falcor 框架的阴影映射实现,采用级联阴影映射(CSM)和指数方差阴影映射(EVSM)过滤。方向光源使用四个 CSM 级联,点光源使用一个级联,最大级别使用 2048 × 2048 大小的阴影映射。所有测试的屏幕分辨率为 1920 × 1080。

1.3 测试结果

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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