यह DeepSDF नाम का एक Linux ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण DeepSDFsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
डीपएसडीएफ नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
डीपएसडीएफ
विवरण:
डीपएसडीएफ, हस्ताक्षरित दूरी कार्यों (एसडीएफ) का उपयोग करके निरंतर 3डी आकार निरूपण के लिए एक गहन शिक्षण ढांचा है, जैसा कि पार्क एट अल द्वारा सीवीपीआर 2019 के पेपर "डीपएसडीएफ: लर्निंग कंटीन्यूअस साइन्ड डिस्टेंस फंक्शंस फॉर शेप रिप्रेजेंटेशन" में प्रस्तुत किया गया है। यह ढांचा एक निरंतर निहित कार्य सीखता है जो 3डी निर्देशांकों को वस्तु सतहों से उनकी संगत हस्ताक्षरित दूरियों पर मैप करता है, जिससे सघन, उच्च-निष्ठा आकार मॉडलिंग संभव होती है। पारंपरिक असतत वॉक्सेल ग्रिड या मेश के विपरीत, डीपएसडीएफ आकृतियों को निरंतर तंत्रिका निरूपण के रूप में एनकोड करता है जिन्हें सुचारू रूप से प्रक्षेपित किया जा सकता है और पुनर्निर्माण, निर्माण और विश्लेषण के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह रिपॉजिटरी मेश डेटासेट (जैसे, शेपनेट) के पूर्व-प्रसंस्करण, डीपएसडीएफ मॉडलों के प्रशिक्षण, सीखे गए अव्यक्त कोड से मेशों के पुनर्निर्माण और चैम्फर डिस्टेंस और अर्थ मूवर डिस्टेंस जैसे मेट्रिक्स के साथ परिणामों का मात्रात्मक मूल्यांकन करने के लिए संपूर्ण टूलिंग प्रदान करता है।
विशेषताएं
- कॉम्पैक्ट 3D आकार प्रतिनिधित्व के लिए निरंतर हस्ताक्षरित दूरी फ़ंक्शन सीखता है
- कॉन्फ़िगर करने योग्य प्रयोगों और चेकपॉइंट्स के साथ एंड-टू-एंड प्रशिक्षण पाइपलाइन
- शेपनेट और अन्य डेटासेट के लिए प्रीप्रोसेसिंग, पुनर्निर्माण और मूल्यांकन का समर्थन करता है
- पुनरुत्पादन और आसान दृश्यीकरण के लिए मॉड्यूलर प्रयोग निर्देशिका संरचना
- मेष प्रीप्रोसेसिंग और सतह/एसडीएफ नमूनाकरण के लिए C++ उपयोगिताएँ शामिल हैं
- चैम्फर और अर्थ मूवर की दूरी मेट्रिक्स के लिए मूल्यांकन स्क्रिप्ट प्रदान करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
सी ++, पायथन
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/deepsdf.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।