NeRF（神经辐射场）的PyTorch实现已成功重现。

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简介：
神经荧光素（神经辐射场）代表一种创新性的视角，它利用最新的信息来构建复杂的场景视图。以下是一些由该存储库生成的视频，其中包含了预训练的模型。该项目是一个对PyTorch的精确复制，并且在速度上实现了1.3倍的提升。该代码是基于作者的TensorFlow实现，并经过严格测试以确保数字结果的一致性。要安装此项目，请执行 `git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git`，然后运行 `pip install -r requirements.txt`。为了建立必要的依赖关系，您还需要安装PyTorch 1.4、matplotlib、麻木意象、图像处理库ffmpeg、configargparse和LLFF数据加载器；此外，如果要在自己的真实数据上进行运行，则还需要配置和COLMAP来准确地计算场景中的姿态。快速开始步骤包括下载项目后...

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NERF-PyTorch：基于PyTorch的NeRF（神经辐射场）重现结果实现

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简介：NERF-PyTorch是利用PyTorch框架对NeRF模型进行复现的项目。该项目成功实现了高质量的视差合成与3D场景重建效果，提供了源代码及实验环境配置指南。神经荧光素（神经辐射场）是一种用于合成复杂场景的新颖视图的方法，并且能够获得最新的结果。该项目提供了一个忠实于PyTorch的实现版本，其运行速度比原版快1.3倍，并再现了原始研究的结果。该代码基于作者最初的Tensorflow实现并已经过测试以确保数值匹配。要安装项目，请按照以下步骤操作： ``` git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git cd nerf-pytorch pip install -r requirements.txt ``` 依赖项包括：PyTorch 1.4、matplotlib、NumPy、imageio和ffmpeg，以及configargparse。此外还需要LLFF数据加载器，并且如果要在自己的真实数据上运行，则需要安装ImageMagick和COLMAP以计算姿态。要快速开始，请下载所需的文件并按照上述说明进行操作。

NeRF-PyTorch：基于PyTorch的神经辐射场再实现

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简介：NeRF-PyTorch是基于PyTorch框架对神经辐射场（NeRF）模型的重新实现项目。该项目致力于提供一个简洁、高效的代码库，便于研究者和开发者进行三维场景表示与渲染的研究及应用开发。 nerf-pytorch 是 PyTorch 的重新实现版本。该项目由加州大学伯克利分校、Google 研究中心以及加州大学圣地亚哥分校的研究人员合作完成。速度是这个项目的重点，目前的执行效率非常高！相较于其他实现方式，我们的项目在性能上提升了约5-9倍和2-4倍的速度（具体取决于基准比较）。我们通过多种手段来提升速度：除了常见的数据缓存、有效的内存管理等优化外，还深入研究了整个NeRF代码库，并减少了不必要的黑白数据传输，尽可能地进行矢量化处理以及使用高效的PyTorch操作变体。项目中包括了一些合成和真实数据的样本结果。我们提供了一个名为 Tiny-NeRF 的 NeRF 代码版本，附带一个 Colab 笔记本以展示如何运行。所有这些改动都是基于对原始 NeRF 技术的高度尊重：除了上述优化外，其余部分都忠实于原技术框架与理念。

基于PyTorch的NeRF（神经辐射场）重现结果实现 - Python开发

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本项目使用Python及PyTorch框架重现NeRF模型，实现了高质量的3D场景合成与渲染效果，为计算机视觉研究提供有力工具。 NeRF（神经辐射场）是一种能够用于合成复杂场景的新颖视图的最新方法，并取得了出色的结果。这里展示的是一个使用PyTorch实现NeRF项目的存储库生成的一些视频，该项目基于作者提供的Tensorflow版本进行开发，且经过测试证明数值上与原版匹配。此项目是NeRF的一个忠实的PyTorch实施，能够重现结果并且运行速度快1.3倍。要安装这个项目，请通过以下命令克隆代码： ``` git clone https://github.com/your-repo-here ```

NeRF：神经辐射场代码已发布

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NeRF是一种新颖的表示方法，用于生成连续场景的体积渲染。通过学习神经辐射场，该模型能够从少量图像中合成逼真的3D视图，现已开放源代码供研究者使用和改进。 NeRF：神经辐射场使用Tensorflow实现，在单个场景下优化神经表示并渲染新视图。加州大学伯克利分校、Google研究中心及加州大学圣地亚哥分校共同完成，所有作者贡献相等。 ECCV 2020（口头演示，最佳论文荣誉奖）快速入门：要设置conda环境，请下载示例训练数据，并开始训练过程。然后启动Tensorboard： ``` conda env create -f environment.yml conda activate nerf bash download_example_data.sh python run_nerf.py --config config_fern.txt tensorboard --logdir=logs/summaries --port=6006 ```

NeRF-Simple：简易版NeRF的PyTorch实现

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NeRF-Simple是一款基于PyTorch框架的简易版NeRF（神经辐射场）实现。它简化了原始模型，使初学者能更容易地理解和操作这一先进的3D重建技术。神经RF NeRF（神经辐射场）的简单PyTorch实现。该项目正在开发中。安装方法：选项1：使用git克隆仓库 ``` git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple pip install -r environment.txt ``` 选项2：使用提供的Docker环境如果您有构建项目的dockerfile，请通过以下命令进行操作：进入`docks`目录后，运行： ``` sh docker_build.sh ``` 如何开始？按照上述步骤完成安装和配置后，即可启动项目。

NERF_pytorch:基于PyTorch的NERF重新实现-源码

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简介：NERF_pytorch 是一个使用 PyTorch 构建的神经辐射场（NeRF）模型的开源实现项目。该项目提供了详细的代码和文档，帮助开发者理解和实验 NeRF 技术。 NERF喷火炬pytorch重新实现介绍这是原始的重新实现。当前实现中缺少某些功能。目前仅支持“blender”数据类型，未来将添加更多格式和培训选项。与原版本相比，速度提高了4-7倍。安装步骤： 1. 安装最新版Pytorch（>= 1.6.0）。 2. 使用pip命令安装所需库：`pip install torchsul imageio opencv-python matplotlib` 3. 下载示例数据：运行bash下载脚本 `download_example_data.sh` 4. 运行代码：使用python执行训练文件 `python train.py`

NERF_PL: 在户外环境中应用TorchFlash进行NeRF（神经辐射场）建模与渲染

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简介：NERF_PL项目利用TorchFlash工具在户外环境下实现高效的NeRF模型构建和渲染技术，旨在增强现实场景中的视觉真实感。更新：（狂野的NeRF）实现已添加到分支！最新的代码（使用最新库版本）将更新至该分支。master分支仍支持colab文件。如不使用colab，建议切换至dev分支。目前只考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone: （实时演示！）这是一个非官方的pytorch实现（神经辐射场）。此仓库并非为了重现性而设，而是旨在提供一个更简单、更快捷的训练过程，并通过详尽注释来帮助理解。此外，我还尝试将该算法集成到Unity等游戏引擎中以扩展更多应用场景。特征： - 多GPU培训：在1小时内使用8个GPU完成合成数据集上的训练！ - 可轻松用于笔记本电脑。 - 彩色网格展示。 - 在Unity中的应用示例。这些功能可以让用户与其他场景互动。

基于神经辐射场的3D网格重建：NerfMeshes方法在管道中的应用

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简介：本文介绍了NerfMeshes方法，一种创新性的技术，利用神经辐射场进行高质量的3D网格重建，并探讨了其在工业管道检测与维护领域的潜在应用。 NeRF：神经辐射场扩展使用PyTorch（PyTorch闪电）对NeRF（神经辐射场）方法进行了扩展。基于官方实现：项目是对用于神经原型视图合成的原始方法NeRF的改进，专为快速原型设计和实验而设。主要改进包括： - 通过非结构化辐射量进行场景编码，并使用轴对齐边界框(AABB)相交点高效采样； - 使用反法线及基于Marching Cubes算法生成网格模型，同时利用外观信息实现明智的重新采样； - 模块化的实现方式比基础版本快1.4倍且最多可节省两倍内存。开始安装依赖项。

3DSSD-pytorch-openPCDet：基于PyTorch的3DSSD成功实现

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3DSSD-pytorch-openPCDet是一个基于PyTorch框架的成功实现项目，专注于三维物体检测，利用点云数据提升自动驾驶与机器人导航系统的性能。 3DSSD-pytorch-openPCDet 在 PyTorch 中成功实施了 3DSSD 感谢！此实现主要基于 pcdet v0.3 版本。为安装该库，首先准备克隆存储库并安装 Python 依赖项：`pip install -r requirements.txt` 选项：虽然此 3DSSD 实现不使用 spconv，但为了更好地利用 OpenPCDet 功能，建议您安装它。接下来，请按照以下步骤进行操作： 1. 安装 pcdet 库: `python setup.py develop` 2. 安装 pointnet2_3DSSD 库：`cd pcdet/ops/pointnet2/pointnet2_3DSSD/python && python setup.py develop` 训练模型时，我已经将默认配置文件设置为 3DSSD 模型。因此您可以直接运行： ``` cd tools python train.py ``` 训练日志和 TensorBoard 日志会被保存到输出目录中。

NGCF-PyTorch：基于PyTorch的神经图协同过滤实现

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NGCF-PyTorch是一款利用PyTorch框架开发的高效神经网络图协同过滤推荐系统工具，适用于深度学习在推荐系统中的应用研究。我对神经图协同过滤的PyTorch实现基于王翔、何湘南、王萌、冯福利和蔡达生（2019）的研究成果。该研究在SIGIR19会议上发表，会议地点是法国巴黎，时间是从2019年7月21日至25日。我的实现主要是指原始的TensorFlow版本，并且具有与原项目一样的评估指标。以下是使用Gowalla数据集时的一个示例结果：最佳迭代=[38]@[32904.5] 回忆率=[0.15571 0.21793 0.26385 0.30103 0.33170], 精确度=[0.04763 0.03370 0.02744 0.02359 0.02088], 击中率=[0.53996 0.64559 0.70464 0.74546 0.77406]，NDCG=[0.22752 0.26555 0.29044 0.30926 0.32406]。