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RSS订阅原创 手写nerf真实数据集
parser.add_argument("--ckpt", default="ckpt/300000.pth", type=str, help="用于生成视频的模型文件")parser.add_argument("--half-resolution", action="store_true", help="使用一半分辨率")parser.add_argument("--device", type=str, default="cuda:0", help="计算设备")
2025-11-05 16:53:06
740
原创 一种分解了高低频信息进行加速的nerf
基于nerf原论文改装，在不需要额外辅助的情况下，psnr最高为31。为nerf help 主要指定了加速方式为区分高低频。主程序主要指定学习率和迭代次数。
2024-12-07 09:52:09
231
1原创 Provable Tensor Factorization with Missing Data论文总结
提出一种使用正交分解的张量方法，来尝试以有限数据来补全或者预测miss数据，并给出了有限数据的下限值的理论支持和证明过程，为了保障正交性，提出了Robust Tensor Power Method（RTPM）来进行约束，没有使用神经网络mlp，而是使用最小交替二乘法，并提出当基向量在已经确保正交后，还需要进行向量的分量的模不相干均衡，也给出了一些阈值的计算和实验。最后提出了一些数学上的分析和证明过程。这是一个张量，张量表示了一个3维场景。
2024-09-08 14:23:10
1062
原创 实现的一种基于tensor分解的 tensorfRF代码。
此代码要求的环境，和上一篇文章一致。主要是把tensorfRF的官方代码的一个精简实现，其中提到的一些固定参数，需要把数据集中的aabb通过读取找到边界，
2024-09-06 20:14:10
488
原创 利用手写nerf的代码，修改为tensorRF的实现，简略版TensorRF源代码实现。
从这个网址下载代码，然后把以下代码替换为里面的tran-nerf.py就是tensorRF的简陋版实现。vm组件定义后，获得的体积密度和颜色特征，结合视觉方向添加一个小型神经网络完成回归。代码如下，要去替换下从github下载的代码。反正只有一个python文件。
2024-08-10 19:09:04
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原创 利用pytorch梯度下降法，求解张量的cp分解，通过因子矩阵来访问张量。
【代码】利用pytorch梯度下降法，求解张量的cp分解，通过因子矩阵来访问张量。
2024-07-23 09:11:47
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原创 latex的论文开头，包含了图片处理，记录下
includegraphics[width=\linewidth]{/home/zhouluo/PycharmProjects/pythonProject/nerf/data/nerf_synthetic/lego/train/r_1.png} % 插入第二张图片，注意这里应该是不同的图片路径。\begin{subfigure}[b]{0.25\textwidth} % 设置每张图片的宽度为文本宽度的45%，留出一些空间避免过挤。\label{fig:lego_example2} % 第二张图片的标签。
2024-07-21 14:04:18
575
原创 张量的cp分解，并通过分解后的因子矩阵中的向量来实现访问
coordinates = (2, 1, 0) # 对应tensor[1, 1, 1]# 预测函数，直接从因子矩阵计算特定坐标的值。# 将张量转换为tensorly支持的格式。# 使用给定的坐标预测原始张量中的值。# 执行CP分解，设定rank为2。# 打印分解得到的因子矩阵。# 创建给定的3D张量。
2024-07-21 08:27:32
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空空如也
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