1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesEikonal Regularizations
Constraints applied to the gradient of a signed distance function to ensure physical plausibility.
Distinct from Gradient-Based Learning: Specific to maintaining unit gradient norms for distance functions, unlike general gradient-based learning updates.
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- nvlabs/neuralangelo
NVlabs/neuralangelo
4,602GitHub पर देखेंNeuralangelo एक न्यूरल सरफेस रिकंस्ट्रक्शन फ्रेमवर्क है जो दो-आयामी इमेज सीक्वेंस और मल्टी-व्यू फोटोग्राफी को उच्च-गुणवत्ता वाले 3D मेश में बदलता है। यह जटिल दृश्यों को डिजिटल ज्यामिति के रूप में प्रस्तुत करने के लिए न्यूरल रेडियंस फील्ड्स (NeRF) को ट्रेन करने के लिए एक पाइपलाइन लागू करता है। प्रोजेक्ट सतह प्रतिनिधित्व के लिए एक साइन्ड डिस्टेंस फंक्शन (SDF) और मोटे व बारीक ज्यामितीय विवरणों को कैप्चर करने के लिए मल्टी-रिज़ॉल्यूशन हैश एन्कोडिंग का उपयोग करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि सीखे गए डिस्टेंस फंक्शन्स भौतिक रूप से प्रशंसनीय रहें, यह डिफरेंशिएबल वॉल्यूम रेंडरिंग और ग्रेडिएंट-आधारित ईकोनल रेगुलराइजेशन का उपयोग करता है। सिस्टम में मल्टी-GPU वितरित ट्रेनिंग और ट्रेनिंग परफॉरमेंस ट्रैकिंग के साथ एक पूर्ण कंप्यूटर विज़न ट्रेनिंग पाइपलाइन शामिल है। यह फोटोग्रामेट्री डेटा तैयारी के लिए उपयोगिताएं प्रदान करता है, जिसमें वीडियो प्री-प्रोसेसिंग, कैमरा पोज़ एस्टिमेशन और डेटासेट फॉर्मेट कन्वर्ज़न शामिल है। एक समर्पित एक्सट्रैक्शन टूल मार्चिंग क्यूब्स और नॉइज़ रिमूवल का उपयोग करके प्रशिक्षित न्यूरल रिप्रेजेंटेशन्स को टेक्सचर्ड 3D मेश में बदलता है।
Employs gradient-based eikonal regularization to ensure the learned distance functions remain physically plausible.
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