SIGGRAPH 17

SIGGRAPH 17是指2017年的国际计算机图形学会议(SIGGRAPH)，它是计算机图形学领域最重要的学术会议之一。SIGGRAPH会议每年都会吸引来自世界各地的学者、研究人员、工程师和艺术家参与，共同探讨和展示最新的计算机图形学技术和创新应用。

SIGGRAPH 17于2017年7月30日至8月3日在美国洛杉矶举行，会议包括了学术论文、技术报告、工业展览、艺术展览和专题讲座等多个方面。会议的主题涵盖了计算机图形学、虚拟现实、增强现实、动画、游戏开发、可视化等领域。

SIGGRAPH 17的亮点包括了许多前沿的技术和创新应用的展示，例如基于深度学习的图像生成和处理技术、虚拟现实和增强现实的交互体验、计算机动画的渲染和模拟技术等。此外，还有一些知名公司和研究机构展示了他们最新的产品和项目，与参会者分享他们的经验和见解。

SIGGRAPH 17为与会者提供了一个学习、交流和合作的平台，参与者可以通过与其他领域专家的互动和讨论，了解最新的研究成果和技术趋势，拓展自己的视野，并有机会建立合作关系。

相关问题

python siggraph17

Python Siggraph17是指2017年的Python与图形学会议（Siggraph conference）。Siggraph是全球其中一个最重要的计算机图形学会议，每年吸引了许多研究者、学者和行业专家聚集一堂，分享他们在计算机图形学领域的最新研究成果和技术发展。

在这次会议上，与会者讨论了与Python编程语言相关的各种图形学应用和技术。Python作为一种高级编程语言，在科学计算、数据分析、机器学习等领域都被广泛应用，也在图形学领域发挥了重要的作用。

首先，Python提供了许多用于可视化和图形处理的库和工具。例如Matplotlib和Seaborn等库可以用来绘制各种静态和动态的图形，如2D和3D图表、散点图、等高线图等。这些库使得图形学研究者和开发者能够方便地创建和展示图形数据。

其次，Python还有许多用于图像处理和计算机视觉的库和工具。OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，它提供了丰富的函数和算法，可以用于图像和视频的处理、特征提取、物体检测等任务。此外，Scikit-Image也是一个用于图像处理的Python库，提供了许多常用的图像处理算法和工具。

此外，在会议上还可能讨论Python在建模和动画方面的应用。例如，Blender是一个开源的三维建模和动画软件，它使用Python作为其主要的脚本语言。Python的易用性和强大的编程功能使得Blender的用户能够使用Python编写自定义的脚本和插件，以实现更复杂的建模和动画效果。

总而言之，Python在图形学领域无疑发挥了重要的作用。通过Python的强大功能和丰富的库和工具支持，图形学研究者和开发者能够更加快速、高效地进行图形数据处理、可视化和动画制作等工作。Python Siggraph17这个会议的举办为大家提供了一个交流和分享经验的平台，促进了图形学领域的发展和创新。

colorizer_eccv16 = eccv16(pretrained=True).eval() colorizer_siggraph17 = siggraph17(pretrained=True).eval() if(opt.use_gpu): colorizer_eccv16.cuda() colorizer_siggraph17.cuda() # default size to process images is 256x256 # grab L channel in both original ("orig") and resized ("rs") resolutions img = load_img("imgs/test4.jpg") (tens_l_orig, tens_l_rs) = preprocess_img(img, HW=(256,256)) if(opt.use_gpu): tens_l_rs = tens_l_rs.cuda() # colorizer outputs 256x256 ab map # resize and concatenate to original L channel img_bw = postprocess_tens(tens_l_orig, torch.cat((0*tens_l_orig,0*tens_l_orig),dim=1)) out_img_eccv16 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_eccv16(tens_l_rs).cpu()) out_img_siggraph17 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_siggraph17(tens_l_rs).cpu())

这段代码使用了两个预训练的深度学习模型 `eccv16` 和 `siggraph17`，用于将一张灰度图像转换为彩色图像。首先加载了一张待处理的图像 `test4.jpg`，然后将其转换为两个分辨率下的 L 通道，即原始分辨率和调整后的 256x256 分辨率。如果使用 GPU 运行，则将调整后的图像放到 GPU 上进行处理。接着，通过将调整后的 L 通道输入到 `eccv16` 和 `siggraph17` 模型中，分别生成对应的 ab 映射，将其与原始的 L 通道拼接起来，并使用 `postprocess_tens` 函数将结果转换为彩色图像。最终得到两个不同模型生成的彩色图像 `out_img_eccv16` 和 `out_img_siggraph17`。