CVPR 2018中的“序数姿态3D深度监视”代码

介绍了一种基于自监督学习的3D人体姿态估计方法，该方法利用单目视频帧序列进行3D姿态生成，并采用自监督校正机制，通过保持3D几何一致性来增强模型性能。该方法的核心部分使用C++实现，并由深度学习工具箱Caffe提供支持。在Human3.6M、KTH Football II和MPII数据集上进行的实验结果表明，该方法具有良好的性能表现。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

该函数用于绘制三维填充区域图表，类似于Excel中的3D图表。使用指令>> area3进行演示或>> 帮助区3以获取更多信息。

该MATLAB代码先保存并运行了LSTM姿态机，这是CVPR'18中的一项研究。回购包括该论文的源代码，作者包括罗岳、王周霞等。代码已在64位Linux（Ubuntu 14.04 LTS）上测试，并要求安装MATLAB（R2015a）和至少2.4.8版本的OpenCV。使用了CUDA8.0 + cuDNNv5在GTX TitanX上测试通过。

这段Matlab代码实现了基于随机游走的3D形状匹配算法。该算法通过模拟粒子在三维模型表面随机游走的过程，计算模型上每个点到其他点的距离或相似性，从而实现形状匹配。 代码功能： 加载三维模型数据 定义随机游走参数（例如，步长、游走次数） 执行随机游走模拟 计算模型上点之间的距离或相似性矩阵 可视化匹配结果 使用方法： 将三维模型数据文件（例如，.obj, .ply）放置在代码所在目录下。 修改代码中加载数据的路径和文件名。 设置随机游走参数。 运行代码。 注意： 代码需要安装Matlab环境才能运行。 可以根据需要修改代码，例如，使用不同的距离度量方法或可视化方式。

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这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab

Matlab代码对机器人化3D扫描系统的影响是我硕士论文的一部分。该系统扫描3D对象，计算机作为主要控制单元。系统包含多个模块，负责根据安装在Fanuc M10ia机器人上的激光接近传感器的读数创建点云。系统能够处理点云数据，包括降噪和边缘检测。GUI用于操作和算法执行，所有这些算法都在Matlab中实现。机器人间的通信是用Fanuc Karel语言实现的。源代码状态不佳，不建议做大的修改，目标是实施算法并在实验室中测试。

提供两个函数用于在 3D 坐标系中绘制垂直或水平切片的 2D 数据集。使用简单，只需二维数据数组即可。