文件名称：pixel-nerf:PixelNeRF官方存储库（WIP）
文件大小：1.28MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 05:53:25
Python
pixelNeRF：一幅或几幅图像的神经辐射场 Alex Yu，Vickie Ye，Matthew Tancik，Angjoo Kanazawa加州大学伯克利分校 arXiv： ： 这是我们论文的官方存储库pixelNeRF，有待最终发布。仍然缺少两个对象的实验。也可以添加几个功能。 环境设定 首先，我们更喜欢使用conda创建环境： conda env create -f environment.yml conda activate pixelnerf 请确保您拥有至少支持CUDA 10.2的最新NVIDIA驱动程序。 或者使用pip -r requirements.txt 。 获取数据 对于主要的ShapeNet实验，我们使用来自NMR 的ShapeNet 64x64数据集（由DVR作者主持） 对于新颖类别的泛化实验，需要自定义拆分。下载以下脚本： : NMR_Dataset
【文件预览】：
pixel-nerf-master
----.gitignore(336B)
----expconf.conf(423B)
----requirements.txt(151B)
----readme-img()
--------paper_teaser.jpg(197KB)
----src()
--------data()
--------model()
--------render()
--------util()
----scripts()
--------preproc.py(10KB)
----README.md(15KB)
----viewlist()
--------srn_eval_views.txt(38B)
--------src_gen.txt(1.08MB)
--------2obj_eval_views.txt(25B)
--------src_dvr.txt(380KB)
----environment.yml(416B)
----train()
--------trainlib()
--------train.py(11KB)
----input()
--------police_normalize.png(6KB)
--------model3.png(166KB)
--------model3_normalize.png(5KB)
--------toyota.jpg(179KB)
--------police.jpg(53KB)
--------toyota_normalize.png(5KB)
----conf()
--------exp()
--------default.conf(2KB)
--------default_mv.conf(486B)
----eval()
--------eval_real.py(5KB)
--------calc_metrics.py(11KB)
--------eval.py(11KB)
--------gen_video.py(7KB)
--------eval_approx.py(4KB)