论vr虚拟现实

今年vr 虚拟现实可以算得上是热火朝天啊,不过硬件可以说是还没完全跟得上。咱们先论论硬件必须跟上的不足:

1. 眩晕感 引起原因:主要是屏幕分辨率、屏幕刷新率、延迟和视场角度。

屏幕刷新率:90Hz的屏幕刷新率是人体基本感知不到屏幕有延迟的最低线。而国内厂商的产品还没有可以达到90Hz标准的,大多在60到70Hz。

2. 延迟:戴着头显的时候,如果转动头部看到的屏幕内容会跟不上转动的速度,这就是延迟,会产生拖影,甚至会造成生理上的不适。理论上,延迟控制在19.3ms以内肉眼就感觉不到,而这个数值对应的屏幕刷新率就是75Hz。因此,目前把延迟控制在20ms左右是可以实现的,但做到的国内厂商不多。

3. 视场角度:人眼正常的视场角度是200度左右,视场角度越大,沉浸感越好。目前大部分产品的视场角在110度到120度左右,眼镜盒子比PC头显更低,沉浸感更差。

然而VR头显并不仅仅是一堆硬件的组合,而是包含系统在内的一整套软硬件体系,其中系统底层的算法优化是核心。除了技术指标,底层算法的缺失也是国内头显厂商的弱点。


咱们再来论论vr的三大类: 头盔,手机盒子,一体机。

(1)头盔

  PC/主机端头戴显示设备

  PC/主机端头戴显示设备的代表便是Oculus 和HTC,目前头盔比较成熟了,但是价格太贵,但是成本太高了,不适合普通消费者。


2. 眼镜盒子

  自2014年6月,Google发布了Cardboard,从此掀起了眼镜盒子类产品的风潮。国内做眼镜盒子的厂商非常多,包括暴风魔镜、VirGlass等。除此之外,包括小米、魅族、腾讯等都将入局。不过目前产品良莠不齐,买的时候一定要挑选对的,因为镜片很关键。不过在淘宝店铺上搜个 vr连锁店 买了一个vr box 试验了下,感觉效果就挺好的,跟暴风魔镜等比较一番,没什么差别,所以想体验虚拟现实的,不妨可以淘来体验下,搜6259624。至于土豪略过。


3. 一体机需要将显示、计算、存储、电源等功能性模块全部集成到头戴显示设备中。而如果要达到好的性能,显示设备就很难做到轻便小巧。囿于技术上的局限性,一体机近几年内不会成为主流产品。尽管如此,国内也有一些厂家在尝试,但是目前还是处于比较冷门。





### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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