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深度学习与计算机图形学的融合框架

TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层,包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等,同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型,如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。

TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
tensorflow-101 - 面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用的深度学习教程
GithubTensorFlow年龄和性别预测开源项目情感识别深度学习面部识别
该项目提供详尽的深度学习教程,包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程,并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace,适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源,从基础到实战。
GaussianFlow - 高斯动态结合点云渲染的4D内容创作方法
3D重建GaussianFlowGithub光流开源项目深度学习计算机视觉
GaussianFlow项目提出了一种4D内容创作方法,结合高斯动态与点云渲染技术。该项目利用优化的CUDA实现高效计算高斯流,并采用特定的梯度计算策略提高训练速度。这一方法为动态场景建模和渲染提供了新的解决方案,可应用于虚拟现实、增强现实和计算机图形学等领域。
Free3D - 基于单视图的一致性多视角图像合成技术
3D生成Free3DGithub单视图重建开源项目新视角合成计算机视觉
Free3D是牛津大学VGG实验室开发的新型计算机视觉技术,可从单一图像生成一致性的多视角合成图,无需显式3D表示。该技术采用射线条件归一化和伪3D注意力机制,在Objaverse等多个数据集上展现优异性能。Free3D为计算机视觉和图形学领域提供了新的研究方向,有望应用于3D重建、虚拟现实等多个领域。
Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集
AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉
该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法,以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法,展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。
graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展
GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉
该项目收录了基于图的深度学习领域内,例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务,便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。
rcg - RCG框架实现突破性无条件图像生成性能
GithubPyTorchRCG图像生成开源项目神经网络自监督学习
RCG是一种创新的自监督图像生成框架,在ImageNet 256x256数据集上达到了无条件图像生成的最佳性能。该框架缩小了无条件和有条件图像生成之间的性能差距。项目提供基于PyTorch的GPU实现,包含表示扩散模型(RDM)以及MAGE、DiT、ADM和LDM等多种像素生成器的训练和评估代码。同时提供预训练模型和可视化工具,便于研究人员复现和拓展相关工作。
TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程
GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导,涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解,帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。
AlphaTree-graphic-deep-neural-network - 深入探索深度学习与AI应用
AlphaTreeGithub图像分类开源项目模型改进深度学习神经网络
AlphaTree项目致力于通过详细的文章、代码和图示帮助用户掌握深度学习、GAN、NLP和大数据等领域的技术,适合希望在AI工程领域提升技能的学习者。
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