代码编织梦想

(三维重建学习)已有位姿放入colmap和3d gaussian splatting训练-爱代码爱编程

这里写目录标题 一、colmap解算数据放入高斯1. 将稀疏重建的文件放入高斯2. 将稠密重建的文件放入高斯 二、vkitti数据放入高斯 一、colmap解算数据放入高斯 运行Colmap.

【复现 3d gaussian splatting】error checking compiler version for cl: [winerror 2] 系统找不到指定的文件_diff-爱代码爱编程

当进行diff-gaussian-rasterization安装 进入gaussian-splatting\submodules\diff-gaussian-rasterization文件夹 ,cmd执行: (base)

3d高斯泼溅(gaussian splatting)通俗解释_3d高斯溅射翻译-爱代码爱编程

项目:3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 代码:GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation of "3D Gaussian Splatting for

3d gaussian splatting_3d gaussian splatting 代码解读-爱代码爱编程

https://www.youtube.com/watch?v=2SQUMYw0h0A 一个讲得非常好得视频 overview: 把利用SFM得到的点云坐标作为高斯椭球均值,然后初始化高斯椭球。 将高斯椭球投影到像素平面---->光栅化得到---->计算与Image的差异作为梯度传播---->自适应密度控制调整高斯求数量---

gaussian splatting复现过程-爱代码爱编程

摘要:三个关键要素,使我们能够在保持有竞争力的训练时间的同时实现最先进的视觉质量,重要的是允许在 1080p 分辨率下进行高质量的实时(≥ 30 fps)新颖视图合成。首先,从相机校准过程中产生的稀疏点开始,我们用3D高斯来表示场景,保留了连续体积辐射场的理想属性,用于场景优化,同时避免了在空白空间中不必要的计算;其次,我们对三维高斯进行交错优化/密度控制

3d gaussian spaltting代码复现全流程与代码结构解读_3dgs代码复现步骤-爱代码爱编程

一、代码复现流程 以下部分将详细介绍3D Gaussian splatting的代码复现流程(在ubuntu18.04上训练模型,在windows10上使用SIBR_viewers查看) 1、首先在GitHub - graphdeco-inria/gaussian-splatting: Original reference implementation

3d gaussian splatting 代码阅读(一):forward_3d gaussian splatting 加速渲染源码解读forward.cu-爱代码爱编程

先学习下cuda的Cooperative Groups CUDA之Cooperative Groups操作,细粒度并行操作。 CUDA编程入门之Cooperative Groups(1) submodules/diff-g

【计算机视觉】gaussian splatting源码解读补充(一)-爱代码爱编程

本文旨在补充@gwpscut创作的博文学习笔记之——3D Gaussian Splatting源码解读。 Gaussian Splatting Github地址:https://github.com/graphdeco-i

【项目】yolov5+paddleocr实现艺术字验证码识别_yolo调用ocr-爱代码爱编程

YOLOv5+PaddleOCR实现艺术字类验证码识别 一、引言1.1 实现目标1.2 人手动点选验证码逻辑1.3 计算机点选逻辑 二、计算机验证方法2.1 PaddleOCR下方文字识别方法2.2 YO

lf-爱代码爱编程

LF-YOLO算法解读,针对x射线图像 1、EMF:网络结构的改变,enhanced multiscale feature(增强的多尺度特性),多尺度融合模块。利用基于参数的方法和无参数的方法,可以同时结合X射线图像的局部和

【计算机视觉】gaussian splatting源码解读补充(二)-爱代码爱编程

第一部分 目录 三、前向传播(渲染):`submodules/diff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/forward.cu`预备知识:CUDA编程基础

open world object detection in the era of foundation models-爱代码爱编程

Open World Object Detection in the Era of Foundation Models 摘要 介绍 相关工作

【目标检测基础篇】目标检测评价指标:map计算的超详细举例分析以及coco数据集标准详解(ap/ap50/apsmall.....))-爱代码爱编程

学习视频: 霹雳吧啦Wz-目标检测mAP计算以及coco评价标准 【目标检测】指标介绍:mAP 1 TP/FP/FN TP(True Positive) : IoU>0.5的检测框数量(同一Ground truth

目标检测-爱代码爱编程

常见IoU解读与代码实现 一、✒️IoU(Intersection over Union)1.1 🔥IoU原理☀️ 优点⚡️缺点 1.2 🔥IoU计算1.3 📌IoU代码实现 二、✒️GIoU

计算机视觉之三维重建(2)-爱代码爱编程

文章目录 一、回顾线代1.1 线性方程组的解1.2 齐次线性方程组的解 二、透镜摄像机的标定2.1 标定过程2.2 提取摄像机参数2.3 参数总结 三、径向畸变的摄像机标定3.1 建模3.2 求解

yolov8-爱代码爱编程

环境介绍 Ubuntu20.04 Ros1-noetic Anaconda-yolov8虚拟环境 本文假设ROS和anaconda虚拟环境都已经配备,如果不知道怎么配备可以参考: https://blog

机器视觉在气候变化和环境监测中的创新应用_识别天气视觉-爱代码爱编程

机器视觉在气候变化和环境监测中具有许多创新应用,可以用来更好地理解和应对环境挑战。以下是一些机器视觉在这一领域的应用: 林火监测: 机器视觉系统可以分析卫星图像和野外相机捕捉的图像,以检测和监测森林火灾。这有助于及早发现火源并协助灭火行动。 大气污染监测: 通过分析城市和工业地区的监控摄像头图像,机器视觉可以检测大气污染物的排放、颗粒物浓度和空气质量

利用opencv获取系统时间-爱代码爱编程

前一篇《c++获取系统时间的方法-CSDN博客》博客介绍了如何在不同系统中获取系统时间的方法,但这些方法受系统的限制,如time.h就只能在Linux系统中使用。而opencv则不受系统限制,示例代码如下, #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main()

opencv特征检测与描述符模块-爱代码爱编程

特征检测与描述符模块(Feature Detection and Description)是 OpenCV 中非常重要的功能之一,它提供了一系列方法来检测图像中的关键点,并提取这些关键点的特征描述符。这些特征描述符可以用于诸如图像匹配、物体检测、场景识别等应用中。 以下是特征检测与描述符模块中常用的方法和功能的详细说明: 关键点检测(KeyPoint

按面积筛选填充二值图中的孔洞-爱代码爱编程

目录 🙋🙋需求 🍅🍅解决方案   🙋🙋需求         前提条件是二值图中0是背景,255是前景。         二值化后的影像中有很多小孔洞,现在需要按孔洞面积进行筛选,填充面积小于阈值的孔洞,面积太大的孔洞不需要填充。         输入图如下,需要填充椭圆形和五角星,矩形和三角形面积较大不填充: