文件名称：污垢：DIRT：TensorFlow的快速可区分渲染器
文件大小：256KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 05:32:53
machine-learning opengl tensorflow rendering vision
DIRT：TensorFlow的快速可分化渲染器 DIRT是TensorFlow的库，提供用于渲染3D网格的操作。 它支持通过几何形状，光照和其他参数计算导数。 DIRT非常快：它使用OpenGL进行栅格化，并在GPU上运行，从而可以与CUDA进行轻量级的互操作。 下图说明了DIRT的功能； 请参阅以获取源代码。 第一种使用每个顶点计算的简单单色漫射照明并使用Gouraud阴影进行插值； 其他使用按像素（延迟）的照明和纹理计算。 在所有情况下，我们都可以针对所有输入来计算渐变，包括几何形状（顶点位置和法线），光照参数（例如颜色和方向）和纹理（顶点UV和纹理本身中的像素值）。 引文 如果您在研究中使用DIRT，请引用：（P.Henderson和V.Ferrari，IJCV 2019）。 适当的bibtex条目是： @article{henderson19ijcv, title={Learning Single-Image {3D} Reconstruction by Generative Modelling of Shape, Pose and Shading}, aut
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dirt-master
----external()
--------tensorflow()
--------EGL()
--------KHR()
----example_renderings.jpg(19KB)
----Dockerfile(1KB)
----dirt()
--------matrices.py(9KB)
--------projection.py(4KB)
--------rasterise_ops.py(18KB)
--------lighting.py(19KB)
--------__init__.py(102B)
----LICENSE(1KB)
----samples()
--------deferred.py(6KB)
--------textured.py(7KB)
--------simple.py(3KB)
--------cat.jpg(120KB)
----setup.py(2KB)
----README.md(12KB)
----tests()
--------lighting_tests.py(4KB)
--------square_test.py(2KB)
--------deferred_grad_test.py(11KB)
--------multi_gpu_test.py(762B)
--------rasterise_tests.py(7KB)
----csrc()
--------rasterise_grad_egl.cpp(23KB)
--------concurrentqueue.h(143KB)
--------rasterise_grad_egl.cu(16KB)
--------shaders.h(328B)
--------CMakeLists.txt(3KB)
--------tf_cuda_utils.h(515B)
--------blockingconcurrentqueue.h(32KB)
--------shaders.cpp(2KB)
--------hwc.h(886B)
--------rasterise_egl.cpp(21KB)
--------rasterise_egl.cu(5KB)
--------gl_dispatcher.h(4KB)
--------gl_common.h(5KB)
--------rasterise_grad_common.h(933B)