文件名称：nerf-pytorch:神经辐射场的PyTorch重新实现
文件大小：17.46MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 17:01:12
Python
nerf-pytorch PyTorch重新实现 || * 1 ， * 1 ， * 1 ， 2 ， 3 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献 PyTorch重新实现。 速度很重要！ 当前的执行速度非常快！ （比快约5-9倍，比快约2-4倍） 加速背后的秘诀是什么？ 多个方面。除了诸如数据缓存，有效的内存管理等明显的增强功能外，我深入了整个NeRF代码库，并减少了黑白数据传输，包括CPU和GPU，可能的情况下进行了矢量化代码，并使用了pytorch ops的高效变体（无法使用）。但是对于这些更改，其他所有内容都是对我们大家都敬佩的NeRF技术的忠实再现：) 回购的样本结果 关于综合数据 真实数据 Google Colab上的Tiny-NeRF NeRF代码版本带有一个随附的Colab笔记本，该笔记本展示了如何在
【文件预览】：
nerf-pytorch-master
----.flake8(557B)
----ACKNOWLEDGEMENTS(2KB)
----requirements.txt(142B)
----nerf()
--------nerf_helpers.py(13KB)
--------__init__.py(226B)
--------models.py(10KB)
--------metrics.py(653B)
--------cfgnode.py(18KB)
--------load_blender.py(3KB)
--------volume_rendering_utils.py(2KB)
--------train_utils.py(7KB)
--------load_llff.py(10KB)
----.toml(203B)
----tiny_nerf.py(12KB)
----config()
--------fern.yml(5KB)
--------default.yml(4KB)
--------llff.yml(5KB)
--------lego.yml(6KB)
--------tiny.yaml(4KB)
----LICENSE(2KB)
----assets()
--------lego-lowres.gif(544KB)
--------fern-lowres.gif(3.97MB)
--------pipeline.jpg(342KB)
--------blender-lowres.gif(1.65MB)
----environment.yml(363B)
----README.md(7KB)
----eval_nerf.py(7KB)
----cache_dataset.py(6KB)
----.gitignore(2KB)
----lieutils.py(23KB)
----pretrained()
--------drums-lowres()
--------lego-lowres()
--------chair-lowres()
--------ship-lowres()
--------fern-lowres()
--------hotdog-lowres()
--------materials-lowres()
----train_nerf.py(16KB)