Aceasta este aplicația Linux numită DeepSDF, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele DeepSDFsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită DeepSDF cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
DeepSDF
DESCRIERE:
DeepSDF este un cadru de învățare profundă pentru reprezentarea continuă a formelor 3D folosind funcții de distanță cu semn (SDF), așa cum este prezentat în lucrarea CVPR 2019 DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation de Park și colab. Cadrul învață o funcție implicită continuă care mapează coordonatele 3D la distanțele lor corespunzătoare cu semn față de suprafețele obiectelor, permițând modelarea compactă și de înaltă fidelitate a formei. Spre deosebire de grilele sau plasele voxel discrete tradiționale, DeepSDF codifică formele ca reprezentări neuronale continue care pot fi interpolate fără probleme și utilizate pentru reconstrucție, generare și analiză. Depozitul oferă instrumente complete pentru preprocesarea seturilor de date de tip plasă (de exemplu, ShapeNet), antrenarea modelelor DeepSDF, reconstrucția plaselor din coduri latente învățate și evaluarea cantitativă a rezultatelor cu metrici precum distanța de teșire și distanța de la utilajul de terasament.
Categorii
- Învață funcții de distanță continue cu semn pentru reprezentarea compactă a formei 3D
- Canal de antrenament complet cu experimente și puncte de control configurabile
- Suportă preprocesarea, reconstrucția și evaluarea pentru ShapeNet și alte seturi de date
- Structură modulară a directoarelor experimentelor pentru reproductibilitate și vizualizare ușoară
- Include utilitare C++ pentru preprocesarea mesh-ului și eșantionarea suprafețelor/SDF
- Oferă scripturi de evaluare pentru metricile de distanță ale Chamfer și Earth Mover
Limbaj de programare
C ++, Python
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/deepsdf.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.