3D-R2N2 环境配置及训练

最新推荐文章于 2025-01-14 18:19:51 发布
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分类专栏： 软件安装
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1、 old gpu-backend

运行测试用例：vim ~/.theanorc 将device=cuda×

运行训练脚本：更改脚本res_gru_net.sh 第28行 device=gpu

2、compiling train function error

确认cudnn版本为5.1 cuda8.0


Theano 卸载：进入虚拟环境，输入： pip uninstall theano

【图像去噪】论文精读：Noise2Fast: Fast Self-Supervised Single Image Blind Denoising（N2F）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-01 115
论文题目：Noise2Fast: Fast Self-Supervised Single Image Blind Denoising —— Noise2Fast:快速自监督单幅图像盲去噪Nat Mach Intell（Nature Machine Intelligence, Nature子刊） 2022！文章又名A fast blind zero-shot denoiser。在过去的几年里，基于深度学习的方法在计算机视觉领域占据主导地位，图像去噪也不例外。
【图像去噪】论文精读：AP-BSN: Self-Supervised Denoising for Real-World Images via Asymmetric PD and Blind-Spot
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
12-19 268
论文题目：AP-BSN: Self-Supervised Denoising for Real-World Images via Asymmetric PD and Blind-Spot Network —— AP-BSN:非对称PD和盲点网络的真实世界图像的自监督去噪CVPR 2022！盲点网络(BSN)及其变体在自监督去噪方面取得了重大进展。然而，由于像素级独立噪声等不太实际的假设，它们仍然绑定到合成噪声输入。因此，使用自监督BSN处理空间相关的真实世界噪声是具有挑战性的。
3D-R2N2:使用递归神经网络的单多视图图像到体素重建
04-14
3D-R 2 N 2 ：3D递归重建神经网络 此存储库包含的源代码。 给定一个对象的一个​​或多个视图，网络会以3D形式生成对象的体素化（体素是像素的3D等效物）重建。 引用这项工作 如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用： @inproceedings{choy20163d, title={3D-R2N2: A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction}, author={Choy, Christopher B and Xu, Danfei and Gwak, JunYoung and Chen, Kevin and Savarese, Silvio}, booktitle = {Proceedings of the European Conference on Comput
3D-R2N2环境配置
weixin_40486179的博客
03-24 1078
上周在B站上找了一个深度学习环境的配置，就满心欢喜的去按着教程配置Ubuntu的环境，一个星期不是这出错就是那出错，走进了一个误区，跟学了很久深度学习的实验室的小伙伴交流了之后，他们是复现别人的代码是用conda创建虚拟环境，在虚拟环境中安装相应的环境，既方便又快捷。还有种环境的时候学到了很多隐藏的技能。接下来一一记录一下。 一、cuda的安装 安装这个的目的就是这玩意自带BUFF加成，也就是自带NVIDIA的驱动。先把这个大哥装上就不用管驱动的事了。 话不多说，先把官网祭上https://develope
[三维递归重建神经网络]3D-R2N2: A Unified Approach for Single andMulti-view 3D Object Reconstruction
weixin_38665509的博客
08-17 7299
摘要 计算机视觉上的应用在2D图像方面主要是检测，分割还有分类。DL是图像处理的主要方法。但是目前 DL在三维重建方面的应用还比较少 这篇文章就是利用DL基于RGB图像进行三维重建，把2D图像到其对应的3D Voxel模型建立映射关系。 3D-R2N2网络从任意角度接收一个或多个对象实例的图像，并以三维占用网格的形式输出对象的重建 和以往大多数工作不同，这个网络不需要任何图像注释或分类标签来进行训练或测试。并且通过大量的实验分析表明 i）优于最先进的单视图重建方法 ii）能够在传统的SFM/SL
论文笔记（一）3D-R2N2 A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction
I_m_Gagaga的博客
10-26 1367
​ 受最近成功的利用形状先验实现鲁棒3D重构方法的启发，我们提出了一种新的循环神经网络架构，我们称之为3D循环重构神经网络(3D- R2N2)。该网络从大量合成数据中学习物体图像到其底层3D形状的映射。我们的网络从任意视点接收一个或多个对象实例的图像，并以3D占用网格的形式输出对象的重建。与之前的大多数工作不同，我们的网络不需要任何图像注释或对象类标签进行训练或测试。
【论文笔记】《3D-R2N2: A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction》
i0o0iW的博客
08-17 2410
3D-R2N2 论文链接：https://arxiv.org/abs/1604.00449 ECCV 2016《3D-R2N2: A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction》 Choy, Christopher B and Xu, Danfei and Gwak, JunYoung and Chen, Kevin and Savarese, Silvio Introduction 之前3D重建的SOTA方法存
【立体视觉处理探索】：C++环境下的3D图像重建实战
本文系统地介绍了3D图像重建的基础原理和技术，重点探讨了在C++环境下进行图像处理时所使用的库及其功能。详细分析了立体视觉处理中的关键技术和噪声处理方法，并通过实践案例分析，展示了如何基于C++开发3D重建工具...
【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
最新发布
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-14 1万+
你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
深度学习驱动的三维重建技术研究与实践指南
在深度学习的背景下，3D-R2N2（3D Recurrent Reconstruction Neural Network）是一个著名的三维重建模型，它结合了卷积神经网络和循环神经网络，能够从多个不同角度的二维图像中恢复出三维模型。这种模型通常用于从...
3DR2N论文原文
04-08
3DR2N的论文原文，三维重建领域的经典paper。读了之后可对该领域的方法有所了解
R2N2:RhetoricalRecursiveNeuralNetwork（R2N2）是使用RST进行NLP任务（例如情感分析）的递归神经网络。
05-12
R2N2 RhetoricalRecursiveNeuralNetwork（R2N2）是使用RST进行NLP任务（例如情感分析）的递归神经网络 运行RST解析器 使用Max-Margin运行RSTParser / R2N2 / tan.py进行权重的预训练 使用预先训练的系统中的权重作为联合建模的初始化来运行RSTParser / R2N2 / mainst.py
Pixel2Mesh(翻译).pdf
07-21
我们提出了一种端到端的深度学习框架，它可以从单一色彩图像生成一个三角形网格的三维模型。大量的实验表明，与现有技术相比，我们的方法不仅可以定性的生成具有更好细节的网格模型，而且可以实现更高的三维形态的估计精度。
3D-R2N2论文阅读笔记
weixin_40486179的博客
03-18 1833
摘要： 在利用形状先验来实现鲁棒三维重建的方法的最近成功的启发下，我们提出了一种新颖的循环神经网络体系结构，我们称之为三维递归重建神经网络(3D-R2N2)。 该网络从大量合成数据中学习从对象图像到其底层三维形状的映射。 我们的网络从任意视点接收一个或多个对象实例的图像，并以三维占用网格的形式输出对象的重建。 与以前的大多数作品不同，我们的网络不需要任何图像注释或对象类标签来进行培训或测试。 我们广泛的实验分析表明，我们的重建框架 (I)优于目前最先进的单视图重建方法。 (Ii)能够在传统的SFM/SLAM
3D-R2N2 项目使用教程
gitblog_00863的博客
09-15 557
3D-R2N2 项目使用教程 3D-R2N2 Single/multi view image(s) to voxel reconstruction using a recurrent neural network 项目地址: ht...
【关于3D-R2N2的配置和使用】
qq_61339815的博客
08-24 1189
3D-R2N2的配置和使用
基于体素的三维表面重建: DLGAN, 3D GAN，3D-R2N2等
YuQiao0303的博客
07-01 1904
输入：1或多张单个物体任意视角的图片 （encode成一个latent code） 输出：3D occupancy grid （323232） loss: sum of voxel-wise 交叉熵。（虽然代码和这个有差别） 官方代码： 非官方torch代码：https://rohitgirdhar.github.io/GenerativePredictableVoxels/ 关于autoencoder的ablation study： 第16页， table 2 （FIg.7 里面其实没有消融实验, su
3D-R2N2 项目常见问题解决方案
gitblog_00694的博客
11-15 906
3D-R2N2 项目常见问题解决方案 3D-R2N2 Single/multi view image(s) to voxel reconstruction using a recurrent neural network 项目地址...
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