视点是ArchiMate3中非常重要的概念之一。每个视点都包含一组专用的ArchiMate元素，这些元素使架构师设计人员可以对企业体系结构的特定方面进行建模。官方的ArchiMate3规范提供了23个ArchiMate示例视点，供架构设计师遵循。在这个ArchiMate视点指南中，我们将介绍所有这23个ArchiMate视点，并为每个视点提供清晰的说明和ArchiMate图表示例。在ArchiMate语言中，视点是ArchiMate元素和关系的相关子集，放在一个图上表示体系结构的特定部分。ArchiMate提出了一组可以作为建模工作起点的示例视点。每个ArchiMate视点都包含来自不同Arc
2022-04-28 11:44:49
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功能列表
1、数据模块 – 一键对接市面上的影视资源站API接口、现已支持FeiFeiCms、MacCms、MaxCms、SeaCms等常用的影视CMS接口。
2、自适应模板 – 系统支持一套模板自适应电脑、手机、平板、公众号等多个终端入口，也可以独立设置移动端与PC端模板分离。
3、点播模块 – 视频模块的基础在线点播功能，使用大名鼎鼎的Dplayer作为H5播放器、常见的包括mp4、m3u8、flv、mp3等格式都支持。
4、微信公众号 – 可对接微信公众号开发者工具（影视机器人系统），对接后微信用户可以通过回复关键字直接搜索相对应的影片进生点播。
5、图片延迟加载 – 网站前台图片列表采用图片按需加载技术，加快用户对网站的访问速度，同时也可以节约服务器带宽。
6、简繁体转换 – 网站前台已集成简繁体自动转换功能，网页加载完毕后会自动根据浏览器地区进行语言转换，是做繁体点播站的首选。
7、焦点图模块 – 通过焦点图模块可以在首页首屏重点推荐与展示视频或广告图片，移动端与PC端独立管理，支持手机滑动。
8、广告模块 – 系统预留多个广告位，移动端与PC端独立管理，只需在后台对应广告位
2022-04-23 09:05:36
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少量物体检测
（ECCV 2020）PyTorch实施的论文“野外物体的少量目标检测和视点估计”
如果我们的项目对您的研究有所帮助，请考虑引用：
@INPROCEEDINGS{Xiao2020FSDetView,
author = {Yang Xiao and Renaud Marlet},
title = {Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild},
booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)},
year = {2020}}
变更日志
[2020年12月15日]在download_models.sh中download_models.sh的CO
2022-04-09 21:14:47
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This document contains a detailed description of the usage and configuration of the VSRS (View Synthesis Reference Software) for the 3D Video (3DV) and Free viewpoint TeleVision (FTV) project of the 3D Video Coding Team of the ISO/IEC Moving Pictures Experts Group (MPEG). The name of version 1 of this software was View Synthesis software.
2022-04-08 17:08:03
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测试序列下载资源汇总，做算法实验必备，多视点，光场图像，光场视频算法
光场/多视点测试序列
一、EPFL实验室测试序列： 2
二、史坦福的光学实验 13
三、Middlebury大学的测试序列 17
四、 传统3D多视点视频测试序列 22
五、 迪士尼研究院测试序列 23
2022-04-06 02:59:23
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深度学习入门挑战
几年来，野生生物中的动物检测一直是生物学家非常感兴趣的领域。 他们经常研究动物的行为以预测其行为。 由于存在大量不同的动物，因此手动识别它们可能是一项艰巨的任务。 因此，可以根据动物的图像对动物进行分类的算法可以帮助研究人员更有效地监视动物。 此外，动物检测和分类还可以帮助防止动物车辆事故，追踪动物设施，防止盗窃并确保动物园中动物的安全。
深度学习的应用在计算机视觉领域正在Swift增长，并正在帮助构建强大的分类和识别模型。 我们可以利用深度学习的这种力量来构建可以对不同种类的动物进行分类和区分的模型。
在此数据集中，我们提供了30种不同动物的19,000张图像。 在接下来的90天内，我们将向您挑战以建立模型，以便在给定图像的情况下，该模型将预测每种动物类别的概率。 具有最高概率的动物类别将表示该图像属于该动物类别。
这是一个入门文件，可供初学者通过此挑战进入深度学
2022-03-14 12:10:41
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