OpenMesh 教程:使用网格属性和特性

使用网格属性和特性

翻译,原文链接

:原文标题为 Using mesh attributes and traits. Attribute 中文意思是属性,前面几篇文章中提到的 Property 中文翻译也是属性,我也不知道怎么翻译才能体现两个词的区别。从英文来看,Attribute 有附加和归属的意思,而 Property 有财产的意思,所以简单地可以认为 Attribute 指的是固有属性,一旦定义便不可删除,Property 则指的是可删除和添加的动态属性。

本文的主要内容是说明如何改变坐标、法向量、颜色和纹理 (positions, normals, colors, textures) 等变量的数据类型。

在前面的教程中 (使用标准属性) ,我们介绍了如何利用 request 函数来使用标准属性,而这些属性的数据类型通过 handle 的模板参数 (MyMesh::FPropHanleT<int>) 来确定,我们将标准属性的数据类型称为网格特性 (mesh traits)。有了这些特性,我们就可以拓展网格的数据结构,可以改变下面两个重要的特征:

  1. 改变坐标、法向量、颜色和纹理坐标
  2. 拓展网格要素 Vertex, Face, Edge, and Halfedge (参见 Extending the mesh using traits

所有自定义特性都必须派生于默认特性

struct MyTraits : OpenMesh::DefaultTraits

如上文所说,我们可以改变 MyMesh::Point, MyMesh::Normal, MyMesh::Color, MyMesh::TexCoord 的数据类型。 具体的方法就是在定义 MyTraints 时重新定义这些网格基础类型的,新的类型既可以是 OpenMesh 已有的类型,也可以是其他库中的类型 (如 Eigen)。比如下面的代码就将 MyMesh::Point 标量数据类型由默认的 float 改为 double ,也就是用 OpenMesh::Vec3d 替换 OpenMesh::Vec3d

typedef OpenMesh::Vec3d Point;
typedef OpenMesh::Vec3d Normal;

(一般情况下,Point 和 Normal 的标量数据类型最好保持一致,避免后续计算中有太多的类型转换)

值得注意的是,上面的代码其实是覆盖的父类 OpenMesh::DefaultTraits 中的默认定义。实际上 OpenMesh::DefaultTraits 一般都是空的,但它隐式地定义了 Point, Normal, TexCoord, Color 和另外一个属性 (attribute)

 // HalfedgeAttributes( OpenMesh::Attributes::PrevHalfedge );

PrevHalfedge 和之前的动态属性不同,它并不控制任何属性 (property),但是它对网格类型却有很大的影响,因为它表示的是半边 (halfedge) 的结构。它有两方面的影响:

  1. 快速读写 previous halfedge
  2. 增加内存消耗

是否使用这个特性取决于我们的需求。举个例子,在用函数 add_face() 创建面时,如果有 previous halfedge 的信息,计算量就会大幅下降。通常情况下,我们都会使用这个性质,如果不用的话,可以用下面的代码删除它

// HalfedgeAttributes( OpenMesh::Attributes::None );

这样每条边我们就可以少 8 字节的内存,可以节省相当多的内存,因为根据 Euler 公式 V − E + F = 2 ( 1 − g ) V - E + F = 2(1 - g) VE+F=2(1g) ,对于三角形网格 g = 0 g=0 g=0,边的数量 E 近似等于 E ≈ 3 V E \approx 3 V E3V

本文的完整代码如下

#include <iostream>
#include <typeinfo>
// --------------------
#include <OpenMesh/Core/IO/MeshIO.hh>
#include <OpenMesh/Core/Mesh/TriMesh_ArrayKernelT.hh>
#include <OpenMesh/Core/Geometry/VectorT.hh>
#ifndef DOXY_IGNORE_THIS
// Define my personal traits
struct MyTraits : OpenMesh::DefaultTraits
{
  // Let Point and Normal be a vector of doubles
  typedef OpenMesh::Vec3d Point;
  typedef OpenMesh::Vec3d Normal;
  // Already defined in OpenMesh::DefaultTraits
  // HalfedgeAttributes( OpenMesh::Attributes::PrevHalfedge );
  
  // Uncomment next line to disable attribute PrevHalfedge
  // HalfedgeAttributes( OpenMesh::Attributes::None );
  //
  // or
  //
  // HalfedgeAttributes( 0 );
};
#endif
// Define my mesh with the new traits!
typedef OpenMesh::TriMesh_ArrayKernelT<MyTraits>  MyMesh;
// ------------------------------------------------------------------ main ----
int main(int argc, char **argv)
{
  MyMesh mesh;
  if (argc!=2)
  {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <input>\n";
    return 1;
  }
  // Just make sure that point element type is double
  if ( typeid( OpenMesh::vector_traits<MyMesh::Point>::value_type ) 
       != typeid(double) )
  {
    std::cerr << "Ouch! ERROR! Data type is wrong!\n";
    return 1;
  }
  // Make sure that normal element type is double
  if ( typeid( OpenMesh::vector_traits<MyMesh::Normal>::value_type ) 
       != typeid(double) )
  {
    std::cerr << "Ouch! ERROR! Data type is wrong!\n";
    return 1;
  }
  // Add vertex normals as default property (ref. previous tutorial)
  mesh.request_vertex_normals();
  // Add face normals as default property
  mesh.request_face_normals();
  // load a mesh
  OpenMesh::IO::Options opt;
  if ( ! OpenMesh::IO::read_mesh(mesh,argv[1], opt))
  {
    std::cerr << "Error loading mesh from file " << argv[1] << std::endl;
    return 1;
  }
  // If the file did not provide vertex normals, then calculate them
  if ( !opt.check( OpenMesh::IO::Options::VertexNormal ) &&
       mesh.has_face_normals() && mesh.has_vertex_normals() )
  {
    // let the mesh update the normals
    mesh.update_normals();
  }
  // move all vertices one unit length along it's normal direction
  for (MyMesh::VertexIter v_it = mesh.vertices_begin();
       v_it != mesh.vertices_end(); ++v_it)
  {
    std::cout << "Vertex #" << *v_it << ": " << mesh.point( *v_it );
    mesh.set_point( *v_it, mesh.point(*v_it)+mesh.normal(*v_it) );
    std::cout << " moved to " << mesh.point( *v_it ) << std::endl;
  }
  return 0;
}
### 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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