摘要： DenseNet与残差网络（ResNet）有区别也类似。区别如下： 在跨层连接上：ResNet（左）使⽤相加；DenseNet（右）使⽤连结。 DenseNet将模块 A 直接跟模块 B 后⾯的所有层连接在了⼀起。这也是它被称 为“稠密连接”的原因。 DenseNet的主要构建模块是稠密块（dens 阅读全文

摘要： 图像信号处理在图形学中有举足轻重的作用，这节博客对图像的采样、滤波和重构进行简要总结。 一、离散图像滤波 图像中最广泛的应用是使用简单的卷积滤波器。通过与一般的低通滤波器（从盒式滤波器到高斯滤波器）进行卷积，实现对图像的模糊化处理。例如下图中高斯模糊看起来很平滑，被广泛使用。 二、反走样技术 在图像 阅读全文

摘要： 博客目录： "一、盒式滤波器" "二、帐篷式滤波器" "三、高斯滤波器" "四、三次B样条滤波器" "五、三次 Catmull Rom 滤波器" "六、三次Mitchell Netravali滤波器" 当有了卷积工具，下面介绍图形学常用的几种滤波器： 一、盒式滤波器 盒式滤波器是一个分段常值函数，它 阅读全文

摘要： 随着图形学学习深入，会遇到连续函数不能直接用于数字计算机，必须进行数字化处理的情况。处理连续函数最有效的方法之一，就是函数的采样值，将函数在多个不同点处的值存储起来，需要时就重构其他函数值。本节将概述采样与重构技术。 一、数字音频：一维采样 记录音频信号的数字方法是采样，模数转换器（ADC）每秒钟测 阅读全文

摘要： 引入光线追踪目的： 1. 因为光栅化不能很好地处理全局效果，例如： 软阴影:光栅化需要经过两个过程才能形成软阴影; Glossy 反射:既有反射，又有本身材质的粗糙性影响； 间接反射:光线在空间中会反射很多次，很难渲染。 2. 光栅化速度快，但是质量并不好，表现得是相似的东西；光线追踪很精确，效果很 阅读全文

摘要： 今天的学习内容主要是细分（Subdivision），这样就结束了几何的课程，下节课将引入光线追踪了（ 预习内容：虎书——第 4 章（Ray Tracing） ），闫老师在光线追踪方面有很深的造诣，让我们后续拭目以待。 另外，这堂课提到一个大新闻，时隔32年，计算机图形学再次获得了图灵奖，关于 和`P 阅读全文

摘要： 因为我实在太困了~~ 阅读全文

摘要： 论文连接： "Going deeper with convolutions" 之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬。在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，⼀个名叫GoogLeNet的⽹络结构⼤放异彩 。它虽然在名字上向LeNet致敬 阅读全文

摘要： 转载博客：https://www.cnblogs.com/superdrew/p/10325028.html 我们在GitHub上使用最多的除了开源自己的项目之外，就是利用GitHub找到自己想要的开源项目学习了。 那么，如何快速的使用GitHub找到自己想要的开源项目就很重要了！ 快速查询的技巧如 阅读全文

摘要： 在图形学中涉及多种数据结构，下面介绍三种常见的数据结构： 一、翼边数据结构( Half Edge) 翼边数据结构（又名“半边数据结构”）由美国Stanford大学的B. G. Baumgar t提出，用于存储镶嵌几何模型。对于管理镶嵌格发生变化的模型是很有用的，如在子分或者简化过程中发生变化。 翼边 阅读全文