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。

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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。

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_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。

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 ```

mybp.rar_基于BP神经网络的BP价格预测_神经网络在价格预测中的应用

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本研究探讨了利用BP神经网络进行商品价格预测的有效性。通过建立基于BP算法的价格预测模型，分析其在市场趋势识别与未来价格走势预测的应用价值及局限性。标题“mybp.rar_BP预测_bp价格预测_neural network_价格预测_神经网络价格”表明这是一个使用BP（Backpropagation）神经网络进行价格预测的项目压缩包。BP神经网络是一种广泛应用的人工智能模型，尤其适用于回归问题，如价格预测等任务。这种网络通过反向传播算法调整权重以最小化误差。描述中提到“基于BP神经网络编写的价格预测程序”，意味着该压缩包包含了使用BP神经网络实现价格预测的代码供学习参考。价格预测在金融领域十分常见，可以应用于股票市场、房地产市场等领域，帮助决策者制定投资或销售策略。项目标签如“bp预测”、“bp价格预测”、“neural_network”、“价格预测”和“神经网络价格”，强调了BP神经网络的应用和技术焦点在于价格预测。压缩包中的文件包括： 1. netbp11.mat、netbp10.mat 和 netbp.mat：这些可能是训练好的模型文件，使用MATLAB语言创建。 2. rdbp.mat：可能包含用于训练和测试的输入输出数据集。综合来看，该项目的目标是建立一个能够预测价格的BP神经网络模型。开发人员收集了相关数据，并利用MATLAB构建、训练并保存了该模型。其他人可以下载压缩包来学习代码和模型应用方法，以理解如何使用BP神经网络进行价格预测。对于希望掌握神经网络和价格预测技术的人来说，这是一个很好的实践案例；同时也可以作为基础项目，通过调整结构与参数优化性能，适应不同的市场环境需求。

MeshCNN：在PyTorch中的3D网格卷积神经网络

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简介：MeshCNN是在PyTorch框架下实现的一种用于处理三维网格数据的卷积神经网络方法，专为非规则结构设计。 MeshCNN是SIGGRAPH 2019上提出的一种用于3D三角形网格的通用深度神经网络框架，适用于诸如3D形状分类或分割的任务。该框架包括直接应用于网格边缘的卷积、池化和解池层等操作。安装指南如下： - 克隆此仓库 ```bash git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN ``` - 安装依赖项：使用1.2版。通过新的conda环境`conda env create -f environment.yml`（创建一个名为meshcnn的环境）。对于SHREC上的3D形状分类任务，具体步骤如下： - 下载数据集 ```bash bash .scripts/shrec/get_data.sh ``` - 运行训练：在激活相应conda环境后执行脚本。例如，在终端中输入`source activate meshcnn`后再运行以下命令。 ```bash bash .scripts/shrec/train.sh ``` 查看训练损失图，可以在另一个终端中通过tensorboard --logdir runs并单击相关链接来完成。 - 运行测试及导出中间池网格： ```bash bas

FVM1.rar_FVM在Matlab中的应用_热辐射传输与辐射传输方程

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本资源为《FVM1.rar》，主要内容是基于Matlab实现有限体积法(FVM)解决热辐射传输问题及其辐射传输方程的应用研究。 FVM算法在解RTE方程方面具有重要的应用价值，在热辐射传输领域尤为突出。

矩量法在电磁辐射与散射问题中的应用

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本研究探讨了矩量法在解决电磁辐射和散射问题中的理论基础及其应用实践，展示了该方法在工程领域的重要性和有效性。电磁辐射与散射问题的矩量法李世智编著电子工业出版社1985年出版。