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开始学习
- 1
3D机器学习简介
- 2
PyTorch3D 框架
- 3
机器学习回顾
- 4
测验一下你的机器学习基础知识
相机与投影
- 1
图像形成与薄透镜方程
- 2
坐标空间
- 3
相机参数(内参和外参)
- 4
齐次坐标
- 5
投影模型
- 6
转换
- 7
测验:相机与投影
结论
- 1
总结
渲染
- 1
渲染概述
- 2
光线追踪与光栅化
- 3
重心坐标
- 4
着色、材质与纹理
- 5
照明
- 6
纹理估计
- 7
测验一下你对渲染的掌握程度
附录
- 1
附录 A:外部链接
数据表示
- 1
体素
- 2
点云
- 3
网格
- 4
有符号距离函数(SDF)
- 5
场
- 6
测验:数据表示
操作与技术
- 1
异构批处理
- 2
网格变形
- 3
高效透视n点(PnP)算法
- 4
迭代最近点(ICP)
- 5
图卷积
- 6
体素分支与体渲染
- 7
位置编码
- 8
测验:运算与技术
关键模型
- 1
PointNet
- 2
Mesh R-CNN
- 3
神经辐射场(NeRF)
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Course Author:Anonymous User