摘要：
NGP 改用了 Grid based 的方法。NeRF 采用了一个很大的神经网络（8层、每层256个神经元），直接计算每个采样点的 \(\sigma\) 和 \(c\) 就会很慢；NGP则是先找到所有包含这个点的Voxel，利用Voxel的顶点进行“三维内插”（trilinear）得到"特征值"，把 阅读全文
posted @ 2024-05-28 19:53 7hu95b 阅读(316) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
V. Coordinate MLP Coordinate-MLPs 任务描述：把一张图片 Normalize 它的坐标，然后经过一个多层 MLP 后输出其颜色。 阅读全文
posted @ 2024-05-28 19:48 7hu95b 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
Mip-NeRF算法思想。 Paper explanation Mip-NeRF360 and BlockNeRF 一、NeRF 的缺点 所有采样点都是：光心+像素中心的射线确定的，如果给定的图像分辨率比较低，那么每个像素会很大，中心点是不足以代表整个像素的颜色的；这会导致 NeRF 锯齿化太严重的 阅读全文
posted @ 2024-05-28 19:48 7hu95b 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
NeRF 代码框架。 一、所有深度学习的大致框架 我们看任何一个深度学习代码，都是找这三部分的位置，分析其作用。 最后把 Loss 的梯度更新到 DNN 中，便能不断提高网络的准确度。 二、训练代码的细节 （一）采样区间 首先，作者通过设置 near 和 far 限制了采样区间，如下图所示为 \([ 阅读全文
posted @ 2024-05-28 19:46 7hu95b 阅读(223) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
在 Google Colab 上运行 NeRF 算法。 一、运行官方数据集 直接跟着 NeRF (Neural Radiance Fields) tutorial using google colab 这个视频操作即可，顺便验证一下 CoLab 作为以后深度学习环境的可行性。 二、训练自己的数据 博 阅读全文
posted @ 2024-05-28 19:44 7hu95b 阅读(233) 评论(1) 推荐(0)
摘要：
I. NeRF 及其衍生算法的初步探究 视频链接：【AI講壇】NeRF與它的快樂夥伴們 [Neural radiance fields] NeRF 的主要优势：能够正确处理反光、估算的深度较准、等等。 一、nerf in the wild Google Research、未开源 NeRF in th 阅读全文
posted @ 2024-05-28 19:42 7hu95b 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
一些学习资料： Interactive vim tutuorial vim cheat sheet 指令速查手册 本文主要对：vimrc_gist（无插件）中的部分配置进行解释。 " 1. Keyboard Shortcut inoremap jk <ESC> let mapleader=" " n 阅读全文
posted @ 2021-01-18 17:53 7hu95b 阅读(873) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
参考链接 一、安装 Conda-forge Miniconda-forge 已经对 M1 原生支持，官方Github （一）安装 参考链接上的方法是直接拖拽，自己没有成功。应该是使用命令 bash Minicondaxxx.sh。 安装过程中选择 conda init，然后使用 conda conf 阅读全文
posted @ 2021-01-18 15:20 7hu95b 阅读(923) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
一、zsh配置 oh-my-zsh安装 参考链接：https://michael728.github.io/2018/03/11/tools-zsh-tutorial/。 自动安装完成后，之前在 .zshrc配置的所有环境变量都会失效。这是因为 oh-my-zsh插件安装过程中会初始化 .zshrc 阅读全文
posted @ 2021-01-18 14:25 7hu95b 阅读(1125) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
比特：记为bit，是最小的单位。取值为一位二进制数，0或1。 字节：记为Byte，简写B。1B=8bits 码元 在数字通信中常用时间间隔相同的符号来表示一个二进制数字，这样的时间间隔内的信号称为(二进制）码元。而这个间隔被称为码元长度。值得注意的是当码元的离散状态有大于2个时（如M大于2个）时，此 阅读全文
posted @ 2020-05-14 14:29 7hu95b 阅读(5798) 评论(0) 推荐(2)
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