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Risk Rank es un algoritmo propio que Supplyframe ha desarrollado para cuantificar el rango de riesgo de los componentes utilizando múltiples puntos de datos. Esta clasificación ayuda a los ingenieros y a los compradores a determinar si se deben buscar alternativas para las piezas que se consideran de alto riesgo.
El rango de riesgo está determinado por una combinación de factores como el estado del ciclo de vida del producto, la volatilidad del precio y del inventario, la disponibilidad actual del inventario y mucho más. Incluso la disponibilidad de las especificaciones del fabricante y la documentación de la pieza, como las hojas de datos y los diseños de referencia, influyen en la determinación del riesgo general de una pieza.
La fase de producción es cuando se ensambla el producto. El abastecimiento de piezas de forma fiable es la tarea esencial durante esta fase, ya que determina si el producto puede continuar su producción. Durante la fase de producción, no hay tiempo para probar nuevos componentes si algo va mal: el diseño es el que está bloqueado y un factor de riesgo principal es la disponibilidad de los componentes en el mercado. Es posible utilizar piezas alternativas si las cosas van mal durante esta fase, pero tienen que ser compatibles con FFF (forma, ajuste, función). Por lo tanto, si una pieza está disponible en el mercado en línea y tiene componentes FFF disponibles, será catalogada como de menor riesgo.
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Este proyecto de investigación implementa un método de detección de objetos y estimación de la pose en tiempo real como se describe en el artículo, Tekin et al. “Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction”, CVPR 2018. (https://arxiv.org/abs/1711.08848).
Proponemos un enfoque de disparo único para detectar simultáneamente un objeto en una imagen RGB y predecir su pose 6D sin requerir múltiples etapas o tener que examinar múltiples hipótesis. El componente clave de nuestro método es una nueva arquitectura de CNN inspirada en el diseño de la red YOLO que predice directamente las ubicaciones de la imagen 2D de los vértices proyectados del cuadro delimitador 3D del objeto. A continuación, se estima la postura 6D del objeto mediante un algoritmo PnP. Artículo, arXiv
El código se ha probado en Windows con CUDA v8 y cudNN v5.1. La implementación se basa en PyTorch 0.4.1 y se ha probado en Python3.6. El código requiere las siguientes dependencias que pueden ser instaladas con conda o pip: numpy, scipy, PIL, opencv-python. Para una versión anterior que es compatible con PyTorch 0.3.1 y probada en Python2.7, por favor vea la carpeta py2.
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Opciones de sabores: Actualmente ofrecemos un número limitado de opciones de sabores para la compra en línea. Nuestra gama completa se puede encontrar aquí y por favor llame al 02 8006 0089 si desea discutir una alternativa. Los precios pueden variar y no todos los sabores están disponibles a corto plazo.
Todas las tartas incluyen un cartel con un mensaje. Las velas o bengalas con las tartas son opcionales y pueden pedirse durante el proceso de compra. Cualquier información de personalización que falte se le pedirá después de que haya completado su compra. Si necesita cambios a medida más allá de las personalizaciones permitidas anteriormente, póngase en contacto con nosotros antes de realizar el pedido. El precio puede variar dependiendo de los cambios requeridos.
BB8: Estimación de la pose de objetos en 3D – Conjunto de datos de oclusión
BB8 es un método novedoso para la detección de objetos en 3D y la estimación de poses a partir de imágenes en color únicamente. Predice las poses 3D de los objetos en forma de proyecciones 2D de las 8 esquinas de sus cajas delimitadoras 3D. El enfoque completo es también escalable, ya que una sola red puede ser entrenada para múltiples objetos simultáneamente. Este trabajo ha sido financiado por el Laboratorio Christian Doppler de Visión Computacional Semántica 3D, financiado en parte por Qualcomm Inc.
En primer lugar, utilizamos la segmentación para detectar los objetos de interés en 2D, incluso en presencia de oclusiones parciales y fondos desordenados. Se basa en un enfoque “holístico”: aplica a los objetos detectados una red neuronal convolucional (CNN) entrenada para predecir sus poses 3D en forma de proyecciones 2D de las esquinas de sus cajas delimitadoras 3D para la pose de las partes de los objetos. Mejoramos el estado del arte en el conjunto de datos LINEMOD del 73,7% al 89,3% de cuadros RGB registrados correctamente. También somos los primeros en presentar resultados en el conjunto de datos Occlusion utilizando únicamente imágenes en color.