文件名称：DeepSDF:学习连续符号距离函数进行形状表示
文件大小：323KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 18:36:40
Python
深度自卫队 这是Park等人在CVPR '19论文“ DeepSDF：学习用于形状表示的连续有符号距离函数”中的实现。 请看的论文。 引用DeepSDF 如果您在研究中使用DeepSDF，请引用以下： @InProceedings{Park_2019_CVPR, author = {Park, Jeong Joon and Florence, Peter and Straub, Julian and Newcombe, Richard and Lovegrove, Steven}, title = {DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
【文件预览】：
DeepSDF-master
----CMakeLists.txt(1KB)
----README.md(9KB)
----train_deep_sdf.py(17KB)
----third-party()
--------cnpy()
----.gitmodules(100B)
----networks()
--------deep_sdf_decoder.py(3KB)
----deep_sdf()
--------metrics()
--------workspace.py(5KB)
--------utils.py(2KB)
--------__init__.py(237B)
--------data.py(5KB)
--------mesh.py(4KB)
----plot_log.py(3KB)
----examples()
--------splits()
--------planes()
--------sofas()
--------lamps()
--------tables()
--------chairs()
----LICENSE(1KB)
----evaluate.py(4KB)
----show_interior_samples.py(2KB)
----preprocess_data.py(8KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----src()
--------PreprocessMesh.cpp(17KB)
--------Utils.h(2KB)
--------Utils.cpp(7KB)
--------SampleVisibleMeshSurface.cpp(10KB)
--------ShaderProgram.cpp(3KB)
----reconstruct.py(8KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(241B)
----generate_training_meshes.py(4KB)