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基于Mathematica的矩形口径
辐射场
的仿真研究 (2008年)
提出了利用Mathematica对面天线的矩形口径场的
辐射场
强进行计算,求出
辐射场
的解析表达式,利用Mathematica的可视化功能实现
辐射场
强的可视化。由此可以更加直观地了解这些天线辐射图的规律。通过分析可以发现,利用计算机代数系统Mathematica的函数和软件包可以快速地实现电磁场的可视化。
2023-09-13 15:41:57
1.4MB
自然科学
论文
1
nerf_pl:使用火炬手闪电在野外的NeRF(神经
辐射场
)和NeRF
nerf_pl 更新: (狂野的NeRF)实现已添加到分支! 更新:最新的代码(使用最新的库)将更新到分支。 master分支仍然支持colab文件。如果不使用colab,建议切换到dev分支。 目前只会考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone:(实时演示!) 使用pytorch( )非官方实现 (神经
辐射场
)。这个仓库不是以重现性为目标,而是旨在提供一个更简单,更快速的培训过程(也就是带有详细注释的更简单的代码,以帮助您理解工作)。此外,我尝试通过将此算法集成到Unity等游戏引擎中来扩展更多的机会。 官方实现: ..参考pytorch实现: 推荐阅读:详细的NeRF扩展列表: :milky_way:特征 多GPU培训:针对合成数据集,在1小时内完成了8个GPU的培训! 可轻松使用笔记本! 彩色网格! Unity中的! Unity中的! ,让您与其他人的场景一起玩! 您可以在找到包括网格,混合
2022-11-20 19:25:48
183KB
unity3d
pytorch
mesh
colab
1
instant-ngp源码-基于NERF的2D图片3D
instant-ngp源码,已经编译通过,如果本地无法运行可以重新进行编译,具体使用步骤 1.视频拆分为图片 2.colmap稀疏重建 3.colmap2nerf格式转换 4.运行tools/testbed.txt3D重建 只需要数分钟即可完成重建,非常迅速
2022-11-13 10:54:34
514.02MB
神经辐射场
NERF
NGP
C++
1
nonrigid_nerf:随附代码“非刚性神经
辐射场
重建和单眼视频中变形场景的新颖视图合成”的代码的开放源代码存储库
非刚性神经
辐射场
这是项目“非刚性神经
辐射场
:从单眼视频到动态场景的重构和新颖视图合成”(NR-NeRF)的官方资料库。 我们将NeRF(一种用于静态场景的逼真外观和几何重构的最新技术)扩展到动态/变形/非刚性场景。 有关详细信息,请参阅和,其中还包括补充视频。 入门 我们修改了损失,并在2021年2月的更新中添加了多视图支持,一些简单的场景编辑功能,评估代码和简单的基准。 有关此代码的原始版本,请参阅此存储库的december2020分支。 安装 克隆此存储库。 (可选)安装 。 设置nrnerf环境nrnerf (或使用pip安装要求): conda env create -f environment.yml (可选)对于数据加载和相机参数估计,我们包含了一个虚拟实现,该实现仅适用于所包含的示例序列。 如果您不想编写本自述文件结尾处指定的自己的实现,则可以改用以下程序和文件:
2022-10-20 17:12:48
32.16MB
Python
1
nerf-pytorch:重现结果的NeRF(神经
辐射场
)的PyTorch实现
神经荧光素 (神经
辐射场
)是一种获得最新结果以合成复杂场景的新颖视图的方法。这是此存储库生成的一些视频(下面提供了预训练的模型): 这个项目是一个忠实PyTorch实施的 ,同时运行速度更快的1.3倍再现的结果。该代码基于作者的Tensorflow实现,并且已经过测试以匹配数字。 安装 git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git cd nerf-pytorch pip install -r requirements.txt 依赖关系(单击以展开) 依存关系 PyTorch 1.4 matplotlib 麻木 意象 图像ffmpeg configargparse LLFF数据加载器需要ImageMagick。 如果要在自己的真实数据上运行,则还需要设置(和COLMAP)来计算姿态。 如何运行? 快速开始 下载两
2022-05-11 19:28:17
366KB
Python
1
NeRF-Simple:NeRF(神经
辐射场
)的简单PyTorch实现-源码
神经RF NeRF(神经
辐射场
)的简单PyTorch实现。 (该项目目前正在开发中) 安装 选项1:使用点子 git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple pip install -r environment.txt 选项2:使用提供的Docker环境 我有构建该项目环境所需的dockerfile,非常欢迎熟悉docker基本操作的人员直接通过docker docker/dockerfile和构建/运行脚本( docker/docker_build.sh和docker/docker_run.sh )。 git clone https://github.com/murumura/NeRF.git cd NeRF-Simple cd docker sh docker_build.sh 如何运行? 快速开始 一切设
2021-12-23 16:06:30
24KB
Python
1
nerf:NeRF(神经
辐射场
)的代码发布-源码
NeRF:神经
辐射场
||| Tensorflow实现,优化单个场景的神经表示并渲染新视图。 * 1 , * 1 , * 1 , 2 , 3 , 1 1加州大学伯克利分校, 2 Google研究中心, 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献ECCV 2020(口头演示,最佳论文荣誉奖) TL; DR快速入门 要设置conda环境,请下载示例训练数据,开始训练过程,然后启动Tensorboard: conda env create -f environment.yml conda activate nerf bash download_example_data.sh python run_nerf.py --config config_fern.txt tensorboard --logdir=logs/summaries --port=6006 如果一切正常,您现在可以在
2021-12-14 15:55:23
3.42MB
nerf
neural-radiance-fields
JupyterNotebook
1
【AI论文和代码2021年】从单个视图中塑造有条件的
辐射场
.rar
ShaRF: Shape-conditioned Radiance Fields from a Single View 试想一下,如果只拍摄对象的照片并将其以 3D 格式插入到您正在创建的电影或视频游戏中,或者插入到 3D 场景中进行插图,那该有多酷。
2021-11-25 18:06:40
9.07MB
深度学习
论文复现
python
人工智能
角锥喇叭天线
辐射场
分析
目前网上关于角锥喇叭天线的资源太少了,问我上传的这个资源是关于角锥喇叭天线辐射方向图,
辐射场
分析的
2021-10-31 20:04:42
2KB
matlab
角锥喇叭天线
辐射场
1
electronic_countermeasure_reconnaissance.zip
电磁覆盖效果评估,考虑TX和RX参数以及传播模型。依据距离判断
辐射场
近场与远场
2021-10-25 17:01:17
1KB
电磁覆盖
辐射场近场与远场
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