ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ DeepSDF ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ DeepSDFsourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ DeepSDF ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ພາບຫນ້າຈໍ:
DeepSDF
DESCRIPTION:
DeepSDF ເປັນກອບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງສໍາລັບການເປັນຕົວແທນຂອງຮູບຮ່າງ 3D ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍໃຊ້ Signed Distance Functions (SDFs), ດັ່ງທີ່ນໍາສະເຫນີໃນເອກະສານ CVPR 2019 DeepSDF: ການຮຽນຮູ້ການທໍາງານທາງໄກທີ່ລົງນາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບການເປັນຕົວແທນຂອງຮູບຮ່າງໂດຍ Park et al. ໂຄງຮ່າງການຮຽນຮູ້ຟັງຊັນ implicit ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທີ່ແຜນທີ່ພິກັດ 3D ກັບໄລຍະຫ່າງທີ່ສອດຄ້ອງກັນຂອງພວກເຂົາຈາກພື້ນຜິວວັດຖຸ, ອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງແບບຈໍາລອງຮູບຮ່າງທີ່ຫນາແຫນ້ນ, ມີຄວາມຊື່ສັດສູງ. ບໍ່ເຫມືອນກັບຕາຂ່າຍ voxel ຫຼືຕາຫນ່າງທີ່ແຍກກັນແບບດັ້ງເດີມ, DeepSDF ເຂົ້າລະຫັດຮູບຮ່າງເປັນການເປັນຕົວແທນຂອງ neural ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທີ່ສາມາດ interpolated ໄດ້ກ້ຽງແລະນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຟື້ນຟູ, ການຜະລິດ, ແລະການວິເຄາະ. repository ສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ສົມບູນສໍາລັບການ preprocessing mesh datasets (ເຊັ່ນ: ShapeNet), ການຝຶກອົບຮົມ DeepSDF ແບບຈໍາລອງ, reconstructing meshes ຈາກລະຫັດ latent ການຮຽນຮູ້, ແລະປະລິມານການປະເມີນຜົນໄດ້ຮັບດ້ວຍ metrics ເຊັ່ນ Chamfer Distance ແລະ Earth Mover's Distance.
ຄຸນລັກສະນະ
- ຮຽນຮູ້ຟັງຊັນໄລຍະຫ່າງທີ່ຖືກເຊັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບການສະແດງຮູບຮ່າງ 3D ທີ່ຫນາແຫນ້ນ
- ທໍ່ຝຶກອົບຮົມແບບຈົບລົງດ້ວຍການທົດລອງ ແລະຈຸດກວດກາທີ່ສາມາດກຳນົດໄດ້
- ສະຫນັບສະຫນູນກ່ອນການປຸງແຕ່ງ, ການສ້າງໃຫມ່, ແລະການປະເມີນຜົນສໍາລັບ ShapeNet ແລະຊຸດຂໍ້ມູນອື່ນໆ
- ໂຄງສ້າງໄດເລກະທໍລີແບບທົດລອງແບບໂມດູນສໍາລັບການແຜ່ພັນແລະການເບິ່ງເຫັນງ່າຍ
- ລວມເອົາສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກຂອງ C++ ສຳລັບການປະມວນຜົນຕາໜ່າງກ່ອນການປະມວນຜົນແລະການເກັບຕົວຢ່າງພື້ນຜິວ/SDF
- ສະໜອງສະຄຣິບການປະເມີນສຳລັບຕົວວັດແທກໄລຍະຫ່າງຂອງ Chamfer ແລະ Earth Mover
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
C++, Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/deepsdf.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.