文件名称：iso-points:等值点代码
文件大小：2.75MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-06 07:46:43
Python
等值点实施（CVPR 2021） 纸等值点的官方代码：使用混合表示优化神经隐式表面 | 概述 等值点是分布在神经等值面上的均匀点，它们是隐式表面表示的显式形式。 我们建议使用等值点来增强隐式神经表面的优化。 隐式和显式表面表示是耦合的，即，隐式模型确定了等点的位置和法线，而等点可用于控制隐式模型的优化。 等值点提取的关键步骤的实现在levelset_sampling.py和utils/point_processing.py 。 为了演示iso-points的利用，我们提供了适用于多种应用和场景的脚本： ：具有等值点的重要性采样 ：具有等数据的 演示版 安装 此代码是对Outdifferible Surface Splatting pytorch库（ ）的扩展而构建的，该库依赖于 ， torch_cluster 。 目前，我们最多支持pytorch 1.6 。 git clone
【文件预览】：
iso-points-master
----setup.py(2KB)
----.gitignore(3KB)
----images()
--------siren-synthetic-mvr.png(176KB)
--------idr-mvr.png(171KB)
--------idr-rabbit.png(576KB)
--------siren-pointcloud.png(176KB)
--------sampling.png(818KB)
--------points.png(805KB)
----train_mvr.py(9KB)
----requirements.txt(1KB)
----external()
--------torch-batch-svd()
--------FRNN()
----.env(32B)
----.gitmodules(267B)
----generate_mvr.py(3KB)
----scripts()
--------gen_denoising_pairs.py(9KB)
--------evaluatePointClouds.py(7KB)
--------create_mvr_data_from_mesh.py(10KB)
--------plot_evaluations.py(3KB)
--------filter_dtu_predictions.py(5KB)
----README.md(5KB)
----config.py(11KB)
----tests()
--------test_dvr_camera.py(3KB)
--------test_data.py(6KB)
--------test_projection.py(19KB)
--------test_dtu_points.py(25KB)
--------test_uniform_projection.py(15KB)
----environment.yml(436B)
----common.py(5KB)
----DSS()
--------csrc()
--------core()
--------__init__.py(1KB)
--------models()
--------utils()
--------training()
--------misc()
--------logger.py(2KB)
----evaluation.py(9KB)
----test_dtu_points.py(25KB)