2 repository-uri
Pipelines for calculating camera poses and spatial orientations from raw visual inputs for 3D reconstruction.
Distinct from Data Preprocessing Pipelines: Distinct from Data Preprocessing Pipelines: specifically focuses on 3D spatial and camera pose calculation for neural reconstruction, not general ML data cleaning.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · 3D Spatial Preprocessing. Refine with filters or upvote what's useful.
Nerfstudio este un framework de dezvoltare modular pentru antrenarea, vizualizarea și exportarea reprezentărilor de scene tridimensionale derivate din seturi de date de imagini bidimensionale. Oferă un pipeline de reconstrucție neuronală a scenei care convertește imaginile brute și datele camerei în active 3D de înaltă fidelitate și videoclipuri cinematografice folosind un renderer volumetric diferențiabil. Sistemul dispune de un vizualizator interactiv bazat pe web care permite utilizatorilor să monitorizeze progresul antrenamentului și să inspecteze geometria scenei neuronale în timp real. Decuplează arhitecturile rețelelor neuronale de bucla de antrenament printr-o interfață modulară standardizată, permițând dezvoltarea și experimentarea arhitecturilor personalizate de câmpuri de radianță neuronală. Framework-ul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv preprocesarea seturilor de date pentru calculul poziției camerei, evaluarea fidelității modelului și generarea de secvențe video cinematografice prin interpolarea traiectoriei camerei. Include, de asemenea, utilitare pentru exportarea scenelor antrenate ca active 3D și nori de puncte pentru utilizare în software-uri de modelare externe. Execuția hardware consistentă este susținută prin medii containerizate care includ drivere grafice și dependențe de sistem.
Provides pipelines for calculating camera poses and spatial orientations from raw visual inputs.
Kaolin este o bibliotecă PyTorch pentru deep learning 3D care oferă o suită cuprinzătoare de instrumente pentru procesarea geometriei 3D, simularea fizicii, vizualizarea datelor și randarea bazată pe gradient pentru computer vision. Biblioteca include un renderer 3D diferențiabil și un toolkit de procesare a geometriei pentru conversia și transformarea reprezentărilor 3D, cum ar fi mesh-urile și norii de puncte (point clouds). Dispune, de asemenea, de un motor de simulare a fizicii 3D pentru a calcula interacțiunile fizice și coliziunile între obiecte și scene tridimensionale. Toolkit-ul oferă utilitare pentru vizualizarea datelor 3D, inclusiv crearea de vizualizări interactive și animații de tip turntable. Capabilitățile suplimentare acoperă gestionarea seturilor de date 3D, preprocesarea datelor și randarea reprezentărilor 3D.
Implements 3D spatial preprocessing pipelines to transform data formats for improved deep learning training speed.