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corenet:CoReNet是一种用于从单个RGB图像进行联合多对象3D重建的技术
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2021-05-07
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联合网 CoReNet是一种用于从单个RGB图像进行联合多对象3D重建的技术。 它会产生连贯的重建,其中所有对象都相对于相机位于一个一致的3D坐标系中,并且它们不以3D相交。 您可以在以下论文中找到更多信息: 。 该存储库包含源代码,数据集指针以及用于在论文中重现结果的说明。 如果您发现我们的代码,数据或文件有用,请考虑引用 @InProceedings{popov20eccv, title="CoReNet: Coherent 3D Scene Reconstruction from a Single RGB Image", author="Popov, Stefan and Bauszat, Pablo and Ferrari, Vittorio", booktitle="Computer Vision -- ECCV 2020", year="2020",
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corenet-main
.dockerignore 105B
configs
models
h7.json5 6KB
m7.json5 6KB
m9.json5 6KB
h5.json5 6KB
paper_tf_models
h7.json5 1KB
y1.json5 1KB
m7.json5 1KB
m9.json5 1KB
h5.json5 1KB
schemas
dataset_config.json 822B
train_config.json 8KB
tf_model_eval_config.json 6KB
src
import_resnet50_checkpoint.py 27KB
tf_model_eval.py 2KB
train.py 6KB
dist_launch.py 4KB
eval.py 3KB
generate_configs.py 16KB
corenet
voxel_metrics.py 4KB
debug_helpers.py 2KB
distributed.py 7KB
misc_util.py 6KB
geometry
voxelization.py 7KB
__init__.py 576B
shaders
noop.vert 619B
voxelize.geom 2KB
__init__.py 576B
voxelize.frag 2KB
transformations.py 9KB
file_system.py 5KB
tf_model.py 4KB
gl
rasterizer.py 8KB
__init__.py 576B
egl_context.py 10KB
configuration.py 11KB
model
batch_renorm.py 2KB
resnet50.py 8KB
__init__.py 576B
losses.py 6KB
reconstruction_decoder.py 6KB
core_net.py 2KB
ray_traced_skip_connection.py 6KB
state.py 3KB
super_resolution.py 5KB
cc
fill_voxels_gpu.cu 6KB
fill_voxels.py 4KB
__init__.py 576B
fill_voxels_cpu.cc 6KB
module.cc 1KB
__init__.py 576B
pipeline.py 13KB
test
transformations_test.py 3KB
voxel_metrics_test.py 3KB
camera_test.py 3KB
scene_renderer_test.py 3KB
losses_test.py 4KB
__init__.py 576B
voxel_renderer_test.py 3KB
test_data
__init__.py 576B
expected_image_voxels.png 4KB
expected_image_mesh.png 2KB
voxelization_test.py 8KB
evaluation_results.py 10KB
ui.py 8KB
data
scene.py 5KB
dataset.py 8KB
__init__.py 576B
dataset_manager.py 3KB
batched_example.py 7KB
cmd_line_flags.py 5KB
visualization
colors.py 1KB
scene_renderer.py 13KB
artifacts.py 14KB
camera_util.py 4KB
__init__.py 576B
shaders
point_light_illumination.frag 2KB
noop.vert 618B
__init__.py 576B
voxel_renderer.geom 3KB
triangle_renderer.geom 5KB
voxel_renderer.py 7KB
cpt_manager.py 4KB
preprocess_shapenet.py 3KB
Dockerfile 2KB
requirements.txt 292B
doc
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CONTRIBUTING.md 1KB
LICENSE 11KB
README.md 10KB
corenet_demo.ipynb 6KB
.gitignore 129B
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焦淼淼
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