Python Community

🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, цель которого заключается в создании качественных 3D-мешей с использованием методов глубокого обучения.

🟢 Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект применяет нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что дает возможность восстанавливать гладкие и точные поверхности даже из разреженных данных, таких как облака точек.

🟢 Алгоритмы извлечения мешей: После создания неявной функции, описывающей форму объекта, используются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для получения явной 3D-сетки.

🟢 Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий содержит код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что упрощает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики.

🟢 Потенциал применения: Такой метод может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где необходимо точное представление сложных форм.

📌 Github (https://github.com/zhaorw02/DeepMesh)
@Python_Community_ru

GitHub

GitHub - zhaorw02/DeepMesh: Official code of DeepMesh: Auto-Regressive Artist-mesh Creation with Reinforcement Learning

Official code of DeepMesh: Auto-Regressive Artist-mesh Creation with Reinforcement Learning - zhaorw02/DeepMesh

www.tg-me.com/us/Python Community/com.Python_Community_ru/2521

1.1K viewsMar 25 at 11:15

🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, цель которого заключается в создании качественных 3D-мешей с использованием методов глубокого обучения.

🟢 Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект применяет нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что дает возможность восстанавливать гладкие и точные поверхности даже из разреженных данных, таких как облака точек.

🟢 Алгоритмы извлечения мешей: После создания неявной функции, описывающей форму объекта, используются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для получения явной 3D-сетки.

🟢 Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий содержит код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что упрощает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики.

🟢 Потенциал применения: Такой метод может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где необходимо точное представление сложных форм.

📌 Github (https://github.com/zhaorw02/DeepMesh)
@Python_Community_ru

BY Python Community