文件名称：di-fusion-network-jittor:Jittor在DI-Fusion中实现网络架构
文件大小：31KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-06 05:39:37
Python
DI-Fusion: 基于深度先验的在线隐式三维重建 本仓库是提出的用于隐式三维重建的网络部分的实现，作者是：、、宋浩轩和 计图是由清华大学计算机系 推出的一个完全基于动态编译、内部使用创新的元算子和统一计算图的深度学习框架。 DI-Fusion是一个基于RGBD输入的在线三维重建系统。它的相机定位追踪模块以及地图表示完全基于由深度神经网络建模的局部隐式表示。请进一步参考我们的和。 PyTorch version available . 网络训练 训练数据生成 首先，请编译我们的CUDA点云采样器： cd sampler_cuda mkdir build; cd build cmake .. make -j 编译成功之后，会在sampler_cuda/bin/文件夹下，生成名为PreprocessMeshCUDA的可执行文件，接着运行： python data_generator.py
【文件预览】：
di-fusion-network-jittor-main
----data_generator.py(10KB)
----data-shapenet.yaml(411B)
----train.py(5KB)
----utils()
--------motion_util.py(5KB)
--------exp_util.py(8KB)
----criterion.py(989B)
----LICENSE(1KB)
----convert.py(1KB)
----train.yaml(642B)
----sampler_cuda()
--------PreprocessMesh.cu(26KB)
--------ShaderProgram.cpp(3KB)
--------CMakeLists.txt(797B)
--------Utils.cu(9KB)
--------Utils.h(2KB)
----README.md(3KB)
----lif_dataset.py(4KB)
----lr_schedule.py(2KB)
----network.py(2KB)
----.gitignore(2KB)