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android - ARKit vs. ARCore vs. Vuforia vs. D'Fusion Mobile vs. Layar SDK

关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想改进这个问题?更新问题,以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.7年前关闭。Improvethisquestion我很想知道,每个基于视觉的移动增强现实框架的优缺点在哪里?在哪种情况下应该决定什么?你会选择Vuforia无论如何,因为它是免费的且没有品牌?其中一个框架缺少哪些重要功能?的免费版有限制吗?MetaioSDK(品牌和Metaio闪屏除外)?我认为这些是支持iOS和Android的最重要的框架。我知道metaio不支持电影纹理和MD2(动画)导出和Vuforia(至少不处于基本状态)。编辑:这

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android - 增强现实框架

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是无关紧要的,因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反,describetheproblem以及到目前为止为解决这个问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我正计划为Android手机开发一个增强现实应用程序。有谁知道是否有任何现有的增强现​​实框架可用于此类应用程序? 最佳答案 有关想法,您可以查看以下内容:现有应用及其API:A

android - 增强现实框架

已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是无关紧要的,因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反,describetheproblem以及到目前为止为解决这个问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我正计划为Android手机开发一个增强现实应用程序。有谁知道是否有任何现有的增强现​​实框架可用于此类应用程序? 最佳答案 有关想法,您可以查看以下内容:现有应用及其API:A

augmented-reality - iOS 还原相机投影

我正在尝试估计我的设备在空间中与二维码相关的位置。我正在使用iOS11中引入的ARKit和Vision框架,但这个问题的答案可能不取决于它们。借助Vision框架,我能够在相机框架中获取限定QR码的矩形。我想将此矩形与从标准位置转换QR码所需的设备平移和旋转相匹配。例如,如果我观察框架:**BCAD**如果我距离QR码1米,以它为中心,假设QR码有10厘米的边,我会看到:**A0B0D0C0**这两个框架之间我的设备转换是什么?我知道可能无法获得准确的结果,因为观察到的QR码可能略微不是平面的,而我们正试图在不完美的事物上估计仿射变换。我想sceneView.pointOfView?.

【ChatAug: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation 论文精读】

ChatAug:LeveragingChatGPTforTextDataAugmentation论文精读InformationAbstract1Introduction2RELATEDWORK2.1DataAugmentation2.2Few-shotLearning2.3VeryLargeLanguageModels2.4ChatGPT:PresentandFuture3DATASET3.1SymptomsDataset3.2PubMed20kDataset4METHOD4.1OverallFramework4.2DataAugmentationwithChatGPT4.3Few-shotT

c++ - C++ 中的原子性 : Myth or Reality

我一直在阅读一篇关于LocklessProgramming的文章在MSDN中。它说:Onallmodernprocessors,youcanassumethatreadsandwritesofnaturallyalignednativetypesareatomic.Aslongasthememorybusisatleastaswideasthetypebeingreadorwritten,theCPUreadsandwritesthesetypesinasinglebustransaction,makingitimpossibleforotherthreadstoseetheminah

【论文笔记】Ensemble Augmented-Shot Y-shaped Learning

【论文笔记】EASY–EnsembleAugmented-ShotY-shapedLearning:State-Of-The-ArtFew-ShotClassificationwithSimpleIngredientsIntroductionRELATEDWORKMETHODOLOGYSTEPS参考资料文章链接:EASY–EnsembleAugmented-ShotY-shapedLearning:State-Of-The-ArtFew-ShotClassificationwithSimpleIngredientsIntroduction经典小样本setting包括以下两个部分:1.gener

【论文笔记】Ensemble Augmented-Shot Y-shaped Learning

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