目录1.基本内容1.1.什么是fine-tuning？以下是常见的两类迁移学习场景：预训练模型1.2.何时使用Fine-tune、如何使用？1.3 实践建议2.基本过程3.pytorch提供哪些model4.基本代码 1.基本内容1.1.什么是fine-tuning？在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网
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2024-10-13 13:05:56
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作者：kunkun0v0NeRF 作为 ECCV2020 Best Paper Honorable Mention，影响力巨大。如今各大CV&CG会议中都是此类工作（又一个大坑）。这个 method 使用隐式表达，以 2d posed images 为监督完成 novel view synthesis。通俗来说，就是用多张 2d 图片隐式重建三维场景，其展示的生成效果让人十分震撼。
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# 使用 PyTorch 实现 NERF 进行三维重建的完整指南
随着计算机视觉和计算机图形学的发展，三维重建技术变得愈发重要。最近提出的 Neural Radiance Fields（NERF）方法利用深度学习技术实现了高效的三维场景重建。本文将为刚入行的小白介绍如何在 PyTorch 中实现 NERF，以便进行三维重建的流程和步骤，包括代码示例与详细解读。
## 实现流程
下面是实现 N
传统三维重建技术逐渐倾向于应用研究，而NeRF作为新颖的隐式三维重建领域，以其高分辨率的合成能力和对少量图像的适应性
因此我们通过对NeRF框架做最小改动，在NeRF模型中引入了隐蔽场的概念，可以用来有效的解释光照变换，在实际实
原创
2024-08-01 17:47:41
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论文标题：《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》 文章目录前言隐式表达NeRF的训练位置编码 (对应原文5.1章节)层次化体采样 (对应原文5.2章节)体渲染（Volume Rendering） 前言对于三维重建方向的研究人员来说，NeRF的重要性不言自明。NeRF作为ECCV2020的最佳论
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2023-12-19 20:48:15
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NeRF全称为Neural Radiance Field(神经辐射场),是2020年发表的论文，论文名字为: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis, 地址为:https://arxiv.org/pdf/2003.08934.pdf ，通过2D序列图像生成
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2024-01-19 22:50:38
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本次总结了NeRF代码的运行流程与逻辑，也已经介绍完NeRF（神经辐射场）在运行主要循环前的参数加载、各种数据集的处理、NeRF网络结
原创
2024-08-02 16:05:49
225阅读
1)不同的外观:假设两个游客即使在相同的视点拍摄照片，他们也仍然处在不同的条件下：不同的拍摄时间，不同的天气(如晴
原创
2024-08-07 14:14:37
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图中，Encodings从下到上表示从低频到高频，Encodings的高度取决了超参数L，可以看到，随着距离的增大
NeRF神经网络NeRF: Neural Radiance Fields简介团队介绍快速入门设置什么是NeRF？运行代码优化NeRF渲染一个NeRF复制纸质结果从NeRF中提取几何体为自己的场景生成姿势不摆姿势？已经有姿势了！ NeRF: Neural Radiance Fields简介优化单个场景的神经表示并渲染新视图的Tensorflow实现。 NeRF:将场景表示为用于视图合成的 Neur
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2023-08-17 17:06:08
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此次解读基本涵盖了NeRF代码的运行流程与逻辑，包括主要循环前的参数加载、各种数据集的处理、NeRF网络结构、Pos
原创
2024-08-02 16:31:54
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刚开始学习算法的时候，nms非极大值一直学不明白，今天终于搞明白了，大致总结一下。首先我们简单看一下NMS使用的这个背景按照yolo目标检测算法的初步思想来说，把图片分成19*19网格之后，理论上这个19*19个网格里面包含汽车一部分的都会检测到汽车的存在，那么带来的问题就是，很多个网格都能检测到汽车如下图所示，显然这并不是我们想要的效果，我们只想一个网格里检测到车（一辆车），图像上两辆车应该是两
方法，通过使用稀疏的输入视图优化基于连续的体积场函数的方法，来实现合成复杂场景的新视图的最新结果。我们的算法使用一个全连接（非卷积）深度网
原创
精选
2023-07-16 00:21:08
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RCNN应该是深度学习在目标检测detection上的开山之作。 然而RCNN需要分成四部分实现：1）Selective Search 提取proposal, 2）CNN提取特征，3）SCM分类，4）box regression。实在是不够优雅，开山之作毕竟是开山之作，有他的时代意义。本文介绍的Fast-RCNN是RBG大神（Ross B. Girshick）继RCNN之后的又一力作。Fast-
前言NeRF从2020年发展至今，仅仅三年时间，而Follow的工作已呈井喷之势，相信在不久的将来，NeRF会一举重塑三维重建这个业界，甚至重建我们的四维世界（开头先吹一波）。NeRF的发展时间虽短，有几篇工作却在研究领域开始呈现万精油趋势：PixelNeRF----泛化法宝MipNeRF----近远景重建NeRF in the wild----光线变换下的背景重建NeuS----用NeRF重建S
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2024-03-07 11:08:18
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NeRF 核心思想简记 Overview 输入：空间中的位置 x，相机的方向 d 输出：x 位置的颜色和体密度 \(\sigma\) 映射：\(F_{\theta}(x,d)->(c,\sigma)\)，c是颜色，$\theta$是网络的参数。 这个输出不是最终像素的颜色，而是空间中一点的颜色和密度 ...
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2021-10-06 15:34:00
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计算机视觉中的NeRF（Neural Radiance Fields）是近年来影像合成与理解领域中的一种重要进展。它能够通过一组输入图像合成全新的3D场景，从而在视频游戏、虚拟现实和增强现实等多个应用场景中扮演关键角色。本文将深入探讨解决“计算机视觉NeRF”问题的全流程，按照背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南以及生态扩展等结构展开。
### 背景定位
随着计算机视觉技术的发展，
# 项目方案：使用 Python 对 Mesh 进行纹理贴图的 NeRF（神经辐射场）应用
## 引言
随着计算机视觉和图形学的发展，神经辐射场（NeRF）已成为生成高质量三维场景的热门技术。通过将多张二维图像转换为三维模型，NeRF 在学术界和工业界面临广泛关注。本项目旨在使用 Python 对三维 Mesh 进行纹理贴图，以便利用 NeRF 生成更为丰富的三维场景。
## 项目目标
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程序是怎样跑起来的。。。刚刚看别人些的东西一点点小总结。一、高级语言----机器语言 1、从高级语言到机器语言这个过程大概有以下几个 步骤： a、预处理：删除注释、展开宏定义、处理预编译指令 等等，最后生成一个文件可供编译处理。 b、编译：编译就对 预处理 中生成的文件 进行各种分析和优化使之生成一个汇编代码文件。 c、汇编：汇编就是将编译出的文件转换
