自动摘要: 简介 仓库项目过多，每个找太麻烦，需要回忆时间太多，所以将项目进行整理，从而分类导航； 目录 用_vscode插件：MarkdownTOC生成目录_ 数据集 3D生成 ……..
简介
仓库项目过多，每个找太麻烦，需要回忆时间太多，所以将项目进行整理，从而分类导航；
目录
用_vscode插件：Markdown TOC生成目录_
数据集
3D生成
嵌体生成(2021)–[链接]
使用pix2pix+深度图方式，进行3d局部修复，也可以用于3d全冠自适应变性（用局部生成的点作为目标点，让模板牙进行约束性变形）
全冠生成(2021)–[链接]
借鉴occupancy_network网格的隐式表示，根据生成位与邻牙呈线性关系，采用光流方式进行3d全冠重建。
3D分割
牙颌分割/自动分牙(2021)–[链接]
用于正畸预处理步骤，基于pointnet进行点云的牙位分割。
3D关键点识别
牙齿关键点(2023)-[链接]
基于hrnet识别关键点，利用曲率矫正网格位置，然后通过相机投影进行计算，从而获得3d<->2d的映射；
3D姿态
姿态预测/自动分牙(2023)–[链接]
通过lstm对根据初始姿态预测目标姿态。
3D重建
点云重建网格(2021)–[链接]
因点云特征稀疏，丢失，含大量噪声，传统算法效果较差，利用point2mesh进行网格重建。
组合优化
排料最优(2022)–[链接]
基于左底/贪婪/强化学习进行的料盘排列
2D分割
图像分割(2023)–[链接]
基于HRNET进行牙齿，牙龈，背景分割
2D生成
开发模板
pytorch+Hydra模板(2023)–[链接]
- 促进团队代码一致性及协同；
- 第一阶段只用pytorch，第二阶段用pytorch+Hydra，第三阶段用pytorch lightning；
- 减少低级问题发生率；
- 提高实验的匹配程度；
C++/python混合编程模板(2023)–[链接]
- 用于转换C++代码到python中使用，核心为pybind11；
- 提供良好的cmake配置，减少配置时间；
- 提供cpp良好的cmake开发环境；
- 提供openmp，cpu指令集上优化；
界面开发
AI Studio(2023)–[链接]
该项目的目的是使用现有的基于Web的开源框架和库创建一个功能性AI演示器。- 应用框架: Node.js + Electron- 核心语言: HTML + CSS + JavaScript + jQuery- 接口: jQuery UI + jsTree + GoldenLayout + CodeMirror + jscolor + Bootstrap + FontAwesome- 渲染引擎: Three.js + ammo.js + csg.js- 脚本: Esprima + CoffeeScript + RapydScript
AI Data(2023)–[链接]
用于数据集的管理，输出，实现完整的workflow；
AI Demo(2022)–[链接]
用flask+js实现简单的cs调用，用于大量测试模型稳定性和泛化性；
音频监测(2018)–[链接]
用于广播电视台进行音频监测，使用jack2+qt5为核心开发。
