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神经消失点扫描算法及其实现

NeurVPS是一种用于图像消失点检测的深度学习算法。该算法采用几何启发的卷积运算符,结合数据驱动方法和几何先验,在多个数据集上超越了现有方法。项目提供PyTorch实现,包含模型训练、评估和预训练模型,便于研究人员复现实验。

nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
UnboundedNeRFPytorch - 大规模神经辐射场基准测试的指南
BenchmarkGithubNeRFPytorchState-of-the-artUnbounded Neural Radiance Fields开源项目
UnboundedNeRFPytorch项目专注于基准测试多种最新的大规模神经辐射场(NeRF)算法,并提供简洁高效的代码库。项目展示了在Unbounded Tanks & Temples和Mip-NeRF-360基准测试中的优秀表现,旨在帮助研究人员和开发者提升NeRF应用效果。包括详细的安装步骤、数据处理指南和训练自定义NeRF模型的方法,适合技术用户快速上手并获得佳绩。
NeuRBF - 基于适应性径向基函数的高效神经场表示方法
GithubNeuRBF图像拟合开源项目神经场表示神经辐射场自适应径向基函数
NeuRBF是一种创新的神经场表示方法,通过适应性径向基函数实现高精度和模型紧凑性的平衡。该方法在图像拟合、SDF拟合和神经辐射场等任务中展现出优异性能,为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。项目提供了基于PyTorch的开源实现,并附有详细的安装和使用说明,便于研究人员复现和深入探索。
neurite - 医疗影像分析神经网络工具箱,支持TensorFlow和Keras
GithubNeuritekerastensorflow医疗影像分析卷积网络开源项目
Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱,兼容TensorFlow和Keras,包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数,适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装,并提供科研文献引用支持,项目鼓励社区贡献,已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。
Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型
GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学
Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型,通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像,提取关键特征信息,为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构,具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用,需要通过机构邮箱认证。
VSGAN - VapourSynth超分辨率和图像修复模块
GithubPyTorchVSGANVapourSynth图像处理开源项目超分辨率
VSGAN是一个为VapourSynth开发的超分辨率和图像修复处理模块,基于PyTorch实现。该模块利用深度学习技术,提供视频和图像的高质量超分辨率和修复功能。VSGAN兼容Python 3.7+和VapourSynth R55+版本,在GitHub上开源并提供详细文档。这个持续更新的项目为视频处理爱好者和专业人士提供了强大的图像增强工具。
awesome-NeRF - 全面汇总神经辐射场研究进展和应用
3D重建GithubNeRF开源项目神经辐射场视图合成计算机视觉
该项目汇集了神经辐射场(NeRF)领域的前沿论文、讲座和实现资源。内容涵盖加速推理和训练、压缩技术、非受限图像处理、可变形NeRF以及视频应用等多个研究方向。通过这份全面的资源列表,研究人员和开发者可以快速了解NeRF技术的最新进展和关键文献,为相关研究和应用提供参考。
InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络
GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像
本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架,称为逆显著性金字塔重构网络(InSPyReNet)。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测,并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明,InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现,支持多GPU训练,且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析
一个用于点云分析的深度学习框架,基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API,支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型,便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息,请查阅文档和示例笔记本。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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