nerf-pytorch：神经辐射场以PyTorch的全新方式进行重新实现。

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简介：
nerf-pytorch 采用 PyTorch 重新实现，性能提升至 * 1 ， * 1 ， * 1 ， 2 ， 3 ， 11 倍。该项目由加州大学伯克利分校、2 Google 研究中心以及 3 加州大学圣地亚哥分校的专家团队共同完成，并贡献了相等的价值。速度优化至关重要！目前执行速度极快，大约比之前的版本快 5-9 倍，以及大约 2-4 倍。加速背后的原因在于多方面的因素，除了诸如数据缓存和有效的内存管理等显而易见的改进之外，我们还对整个 NeRF 代码库进行了深入审查，显著减少了 CPU 和 GPU 之间的黑白数据传输，并在可能的情况下采用了矢量化代码以及利用 PyTorch ops 的高效变体（由于技术限制无法直接应用）。值得强调的是，这些改进均是对我们都高度赞赏的 NeRF 技术的一个忠实再现。提供的样本结果与综合数据和真实数据相符，并附带了一个在 Google Colab 上运行的 Tiny-NeRF NeRF 代码版本笔记本，该笔记本详细展示了如何在实践中应用该技术。

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客服

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_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：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 ```

PyTorch中的CutMix：用PyTorch重新实现CutMix

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本文介绍了如何使用PyTorch框架重新实现一种名为CutMix的数据增强技术，以提高模型性能。使用PyTorch实现CutMix的方法如下：对于模型和其他规范化的代码，请参考相关文档。训练命令为： ``` python main.py --print_freq 32 --save_dir .save_model --save_every 10 --lr 0.1 --weight_decay 1e-4 --momentum 0.9 --Epoch 500 --batch_size 128 --test_batch_size 100 --cutout False --n_masks 1 --length 16 --normalize batchnorm --alpha 1.0 --cutmix_prob 1.0 # For Cutmix ``` 实验结果显示，SE + resnet-32 + batchnorm与SE + resnet-32 + batchnorm + cutmix之间存在差异。

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-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。

IGCV_V1.PyTorch: 纸张的重新实现

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IGCV_V1.PyTorch: 纸张的重新实现是一个基于PyTorch框架对IGCV_V1模型进行的复现项目，致力于准确再现其性能并促进深度学习社区的研究和应用。本段落介绍了深度神经网络的交错组卷积（IGCV V1）的相关代码实现，并提供了该模型在两个数据集上的测试结果。我们提出了一种简单的模块化神经网络架构，称为交错群卷积神经网络（IGCNets）。这种结构的核心是一个新颖的构建块——由初级和次级连续交错群卷积构成。这两个组卷积是互补的，其设计灵感来源于规则卷积在四个分支上的表示形式。为了进行实验验证，我们使用了Python3与PyTorch 0.3版本，在Cifar10以及Cifar-10数据集上对IGCV_L24M2模型进行了训练和测试。以下是该模型的性能表现： | 模型 | 训练（Top-1）准确率 | 验证（Top-1）准确率 | | ---- | ------------------:| --------------------:| | IGCV_L24M2 | 99.4% | 91.8% | 上述实验中，模型的参数设置为：大号尺寸为24，小号尺寸为2。

PyTorch-LiteFlowNet：与官方Caffe版兼容的PyTorch版本的重新实现

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简介：PyTorch-LiteFlowNet是基于PyTorch框架对LiteFlowNet模型的重制版本，确保了其与原生Caffe版本的功能和性能一致，为深度学习开发者提供了更多灵活性。这是使用PyTorch对LiteFlowNet的个人重新实现。如果您要利用这项工作，请引用相关文献。另外，请确保遵守作者的规定。如果使用此特定实现，请适当确认。关于原始Caffe版本，可以参考相应的文档或资源获取更多信息。设置：相关层是用CuPy在CUDA中实现的，因此安装CuPy是必需的步骤之一。可以通过`pip install cupy`来安装它，或者根据CuPy存储库中的说明使用提供的方法进行安装。如果想通过Docker运行，请查阅相关的pull请求以开始操作。使用方法：要在自己的图像对上运行此代码，请按照以下命令执行。可以选择三种不同的模型版本，在选择时请参考各型号的详细信息。 python run.py [options]