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NeRF：神经辐射场代码已发布

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简介：
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 ```

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  • 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-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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • landsat8_calibration.zip_IDL辐射定标代码_envi_landsat8_landsat8辐射定标IDL源码
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    本资源包提供用于处理Landsat 8卫星数据的IDL编程语言源代码，旨在实现辐射定标功能。包含在ENVI环境中操作所需的文件和文档，适用于遥感数据分析与应用研究。 使用IDL编程进行ENVISAT的二次开发以实现Landsat8辐射定标。
     
  • 基于神经辐射场的3D网格重建：NerfMeshes方法在管道中的应用
    优质
    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。
     
  • 电磁辐射单元的辐射场特性和Matlab仿真分析
    优质
    本研究探讨了电磁辐射单元在不同条件下的辐射特性，并利用Matlab软件进行仿真分析，旨在深入理解其工作原理和优化设计。 电基本振子、电流环、磁基本振子和惠更斯面元是最简单的四种辐射单元。文档中提供了这四种基本电磁辐射源的辐射场数学推导，并使用Matlab进行了仿真，绘制了各种基本辐射元的方向图。文件夹内包含报告中的仿真图像、示意图以及相关的Matlab程序。
     
  • GB17626.3-2006射频电磁场辐射抗扰度测试.pdf
    优质
    本PDF文档为国家标准GB17626.3-2006关于射频电磁场辐射抗扰度测试的技术规范，详细规定了设备在受到射频电磁场干扰时的性能要求和试验方法。 GB17626.3-2006《射频电磁场辐射抗扰度试验》提供了关于设备在受到射频电磁场干扰时的性能评估方法，确保产品能够在各种电磁环境中正常工作。该标准详细规定了测试条件、步骤和评价准则，帮助制造商验证其产品的电磁兼容性（EMC）。
     
  • MATLAB开发——辐射热传递
    优质
    本项目利用MATLAB进行辐射热传递分析与模拟，通过编写代码实现复杂场景下的热辐射计算和可视化，为工程设计提供精确数据支持。 使用MATLAB开发辐射热传输的图形用户界面程序，用于计算视图因子和辐射热传递。