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TF-GQN：基于TensorFlow的神经场景表示与渲染实现

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简介：
TF-GQN是采用TensorFlow框架开发的一种新型深度学习模型，专注于神经场景表示和渲染技术。该模型能够从少量样本中推断出复杂环境的完整视图，为生成式建模提供了创新解决方案。 tf-gqn 该存储库包含Eslami等人在“神经场景表示和渲染”（2018）一文中描述的Generative Query Network (GQN) 的Tensorflow实现。如果使用此存储库，请引用原始出版物： @article{eslami2018neural, title={Neural scene representation and rendering}, author={Ali Eslami and Danilo J. Rezende and Shakir Mohamed and Dan Rosenbaum and Neil Rabinowitz and Helen King and Chloe Hillier and Matt Botvinick and Daan Wierstra and Demis Hassabis} }

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  • TF-GQN：基于TensorFlow的神经场景表示与渲染实现
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    TF-GQN是采用TensorFlow框架开发的一种新型深度学习模型，专注于神经场景表示和渲染技术。该模型能够从少量样本中推断出复杂环境的完整视图，为生成式建模提供了创新解决方案。 tf-gqn 该存储库包含Eslami等人在“神经场景表示和渲染”（2018）一文中描述的Generative Query Network (GQN) 的Tensorflow实现。如果使用此存储库，请引用原始出版物： @article{eslami2018neural, title={Neural scene representation and rendering}, author={Ali Eslami and Danilo J. Rezende and Shakir Mohamed and Dan Rosenbaum and Neil Rabinowitz and Helen King and Chloe Hillier and Matt Botvinick and Daan Wierstra and Demis Hassabis} }
     
  • 基于OpenGL的离屏渲染实现
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    本项目探索了利用OpenGL进行离屏渲染的技术细节与应用，旨在提高图形处理效率和灵活性，适用于复杂场景的高性能渲染需求。 OpenGL是一种强大的图形编程接口，在游戏开发、科学可视化以及工程设计等领域被广泛应用。离屏渲染是OpenGL中的一个重要技术，它允许我们不在屏幕而是在纹理或帧缓冲区进行渲染操作，并将结果用于后续的图像处理或者保存为文件。这个初级的OpenGL程序Demo旨在帮助初学者理解这一概念。 通常情况下，在OpenGL中图形会被绘制到默认的帧缓冲区并显示在屏幕上。然而，离屏渲染则允许我们在自定义的帧缓冲对象（Framebuffer Object, FBO）上进行操作，并将结果存储在一个纹理中而不是直接展示出来。在这个Demo里，开发者创建了一个FBO，并且通过设置视口、投影矩阵和模型视图矩阵等来绘制几何物体。 具体来说，在这个离屏渲染过程中，我们需要使用OpenGL中的函数如`glGenFramebuffers`、`glBindFramebuffer`、`glGenTextures`、 `glTexImage2D` 和 `glFramebufferTexture2D` 来设置FBO。接着进行图形的绘制操作，并通过改变模型视图矩阵来控制两个正方体：一个内正方体可以通过右键拖动旋转，而外正方体则可以左键拖动。 完成离屏渲染后，开发者会将结果应用到屏幕上。这通常涉及绑定默认帧缓冲、设置混合模式和清除颜色，并使用`glBindTexture`、 `glUniform` 和 `glDrawArrays` 等函数来绘制FBO中的纹理坐标。这种技术在环境光遮蔽（Ambient Occlusion）、全局光照（Global Illumination）、后期处理（Post-Processing）以及屏幕空间反射等高级特效和计算中都有应用。 这个OpenGL Demo为初学者提供了一个很好的起点，帮助他们理解如何创建和使用FBO，并学习如何在离屏与屏幕之间切换渲染目标。通过实践和调试，可以更深入地了解OpenGL的渲染管线和状态管理机制，这对进一步掌握图形编程技巧至关重要。此外，该Demo还展示了基本的输入设备交互方法，如监听鼠标事件来改变视角。 总的来说，这个Demo为初学者提供了丰富的学习素材，在理解OpenGL的基础知识方面非常有价值。
     
  • 基于TensorFlow 2的YOLOv5实现：YOLOv5-tf
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    YOLOv5-tf是基于TensorFlow 2框架构建的一个高性能目标检测项目，它是YOLOv5模型在TensorFlow平台上的移植版本。此项目旨在提供一个易于使用且高效的解决方案，适用于各种视觉任务和应用场景。 使用TensorFlow 2实现火车在config.py更改数据集路径和class_dict，在config.py选择版本可选。运行`python generate.py`为您的数据集生成锚点，并在config.py中调整锚点设置，然后通过执行`python train.py`进行训练测试。要开始，请确保数据集结构如下： ``` ├── Dataset folder │ ├── IMAGES │ │ ├── 1111.jpg │ │ ├── 2222.jpg │ ├── LABELS │ │ ├── 1111.xml │ │ ├── 2222.xml │ ├── train.txt │ └── test.txt ``` 注意，xml文件应为PascalVOC格式。`train.txt`包含不带扩展名的图像名称。推荐（适用于Docker用户）进行如下操作： ```docker pull docker run -it --rm -v $(pwd):/app/ ``` 请确保根据实际情况调整上述命令中的路径和参数。
     
  • AE线渲染的实现
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    《AE线渲染的实现》是一篇详细介绍如何在Adobe After Effects中进行线条渲染技术应用的文章，内容包括基础设置、高级技巧及实际案例解析。适合视频制作爱好者和技术从业者阅读学习。 在ArcEngine环境下利用C#实现线对象的简单渲染。
     
  • wx_threeJs_project：基于微信小程序的3D场景渲染——采用three.js引擎-源码
    优质
    wx_threeJs_project 是一个利用 Three.js 引擎在微信小程序中实现3D场景渲染的项目。该项目提供了丰富的源代码，帮助开发者创建和展示精美的三维图形效果。 在微信小程序中使用three.js引擎，并基于官方适配的threejs-miniprogram框架进行兼容性调整以支持Three.js官方提供的ObjLoader.js文件。此项目能够实现以下功能：1. 导入并显示obj文件；2. 选择场景中的实体对象；3. 更换选中实体的材质；4. 实现场景切换。
     
  • 基于OpenSceneGraph的三维渲染引擎设计与实现.pdf
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    本论文探讨了基于OpenSceneGraph框架开发高效三维渲染引擎的方法和技术，详细介绍了其设计原则、核心功能及优化策略。 我自己精心整理的书签非常便于阅读和参考。这本书虽然已经绝版且年代较久远，但我认为它比王锐与钱学雷合著的《Beginners Guide》要好。
     
  • TF-CRNN：基于TensorFlow的文本识别卷积递归神经网络（CRNN）
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    TF-CRNN是一种利用TensorFlow开发的先进文本识别模型，结合了卷积神经网络与循环神经网络的优势，旨在高效准确地处理序列数据和图像中的文字信息。 使用卷积递归神经网络（CRNN）和TensorFlow 2.0进行文本识别的实现适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。该实现采用Tensorflow 2.0，并利用tf.keras及tf.data模块构建模型并处理输入数据。要查看Shi等人早期版本的相关内容，请查阅相应标签下的文档。 安装tf_crnn时需要使用tensorflow-gpu软件包（因此需安装CUDA和cuDNN）。可以参考提供的environment.yml文件来配置环境，通过运行命令`conda env create -f environment.yml`进行安装。
     
  • 基于TensorFlow的LeNet-5卷积神经网络实现
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    本项目采用TensorFlow框架实现了经典的LeNet-5卷积神经网络模型，应用于手写数字识别任务，展示了CNN在图像分类中的强大性能。 这段文字描述了一个包含MNIST数据集的程序包，无需额外下载即可使用。由于model文件夹里有预训练好的模型，可以直接运行测试代码。不过，该模型只经过了6000轮训练，未完成全部3万轮训练周期，因此当前准确率为98.8%。如果需要更高精度的结果，请自行完整地重新进行一轮训练（预计可以达到99.%的准确率）。如果不满意现有结果，则可以通过调整超参数（如初始学习速率和衰减比率）来优化性能。下次将上传有关迁移学习的相关代码，敬请期待。
     
  • 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。