神经辐射场(Neural Radiance Field,NeRF)

2024-05-06 13:52

本文主要是介绍神经辐射场(Neural Radiance Field,NeRF),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

这篇关于神经辐射场(Neural Radiance Field,NeRF)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/964541

相关文章

MonoHuman: Animatable Human Neural Field from Monocular Video 翻译

MonoHuman:来自单目视频的可动画人类神经场 摘要。利用自由视图控制来动画化虚拟化身对于诸如虚拟现实和数字娱乐之类的各种应用来说是至关重要的。已有的研究试图利用神经辐射场(NeRF)的表征能力从单目视频中重建人体。最近的工作提出将变形网络移植到NeRF中,以进一步模拟人类神经场的动力学,从而动画化逼真的人类运动。然而,这种流水线要么依赖于姿态相关的表示,要么由于帧无关的优化而缺乏运动一致性

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks笔记

一、摘要-Abstract 1、传统的深度学习模型主要处理欧几里得数据(如图像、文本),而图神经网络的出现和发展是为了有效处理和学习非欧几里得域(即图结构数据)的信息。 2、将GNN划分为四类:recurrent GNNs(RecGNN), convolutional GNNs,(GCN), graph autoencoders(GAE), and spatial–temporal GNNs(S

OpenSNN推文:神经网络(Neural Network)相关论文最新推荐(九月份)(一)

基于卷积神经网络的活动识别分析系统及应用 论文链接:oalib简介:  活动识别技术在智能家居、运动评估和社交等领域得到广泛应用。本文设计了一种基于卷积神经网络的活动识别分析与应用系统,通过分析基于Android搭建的前端采所集的三向加速度传感器数据,对用户的当前活动进行识别。实验表明活动识别准确率满足了应用需求。本文基于识别的活动进行卡路里消耗计算,根据用户具体的活动、时间以及体重计算出相应活

【spring】does not have member field ‘com.sun.tools.javac.tree.JCTree qualid

spring-in-action-6-samples 的JDK版本 最小是11,我使用 了22: jdk21 jdk22 都与lombok 不兼容,必须使用兼容版本, 否则报错: thingsboard 的大神解释了: java: java.lang.NoSuchFieldError: Class com

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification论文解读

基本信息 作者Yoon Kimdoi发表时间2014期刊EMNLP网址https://doi.org/10.48550/arXiv.1408.5882 研究背景 1. What’s known 既往研究已证实 CV领域著名的CNN。 2. What’s new 创新点 将CNN应用于NLP,打破了传统NLP任务主要依赖循环神经网络(RNN)及其变体的局面。 用预训练的词向量(如word2v

Show,Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention

简单的翻译阅读了一下 Abstract 受机器翻译和对象检测领域最新工作的启发,我们引入了一种基于注意力的模型,该模型可以自动学习描述图像的内容。我们描述了如何使用标准的反向传播技术,以确定性的方式训练模型,并通过最大化变分下界随机地训练模型。我们还通过可视化展示了模型如何能够自动学习将注视固定在显着对象上,同时在输出序列中生成相应的单词。我们通过三个基准数据集(Flickr9k,Flickr

Image Transformation can make Neural Networks more robust against Adversarial Examples

Image Transformation can make Neural Networks more robust against Adversarial Examples 创新点 1.旋转解决误分类 总结 可以说简单粗暴有效

CST软件如何仿真GPS上半球空间的辐射占比

手机GPS天线测试,除了关心常规指标外,通常还要评估天线上半空间和下半空间的辐射比,以了解GPS天线真正有用的辐射效率有多少。本期将以GPS天线为例介绍在CST中如何仿真GPS上下空间的辐射比。 这里用Antenna Magus库,创建了一个IFA天线用来做本例的演示,如下图所示: 要进行方向图分析,需要设置一个远场频点的监视器,例如1.575GHz。然后仿真得到天线的远场方向图如下图所示

吴恩达深度学习笔记:卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks)1.9-1.10

目录 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)第一周 卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks)1.9 池化层(Pooling layers)1.10 卷 积 神 经 网 络 示 例 ( Convolutional neural network example) 第四门课

pytorch+深度学习实现图像的神经风格迁移

本文的完整代码和部署教程已上传至本人的GitHub仓库,欢迎各位朋友批评指正! 1.各代码文件详解 1.1 train.py train.py 文件负责训练神经风格迁移模型。 加载内容和风格图片:使用 utils.load_image 函数加载并预处理内容和风格图片。初始化生成图像:将内容图像加上随机噪声作为初始生成图像。加载模型:实例化并加载神经风格迁移模型。设置优化器和损失函数: