【文件属性】：
文件名称：volumetricPrimitivesPytorch:Pytorch https的实现
文件大小：33KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-12 00:21:22
deep-learning abstraction unsupervised-learning 3d-representation Python
通过组装体积基元学习形状抽象
Shubham Tulsiani，Hao Su，Leonidas J.Guibas，Alexei A.Efros，Jitendra Malik。 在CVPR中，2017年。
可以在找到此官方实现
2）培训
我们提供代码来训练ShapeNet类别上的抽象模型。
a）预处理
列出的步骤
b）学习
培训分为两个阶段。 首先，我们使用所有长方体，同时将它们偏小，然后让网络选择使用更少的长方体。 下面是与椅子相对应的同义词集的示例脚本。
# Stage 1
cd experiments;
python cadAutoEncCuboids/primSelTsdfChamfer.py --disp=False --nParts=20 --nullReward=0 --probLrDecay=0.0001 --shapeLrDecay=0.01 --synset=03001
【文件预览】：
volumetricPrimitivesPytorch-reinforce
----experiments()
--------cadAutoEncCuboids()
----modules()
--------config_utils.py(2KB)
--------quatUtils.py(6KB)
--------marching_cubes.py(490B)
--------cuboid.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------losses.py(4KB)
--------plotUtils.py(3KB)
--------transformer.py(3KB)
--------netUtils.py(859B)
--------plot_marching_cubes.py(2KB)
--------primitives.py(6KB)
--------meshUtils.py(13KB)
--------volumeEncoder.py(948B)
----evaluation()
--------iou_over_voxels.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------command_line.py(360B)
--------binvox_rw.py(9KB)
----.idea()
--------inspectionProfiles()
--------codeStyles()
----test()
--------cadAutoEncCuboids()
----README.md(2KB)
----data()
--------__init__.py(0B)
--------cadConfigsChamfer.py(8KB)
----.gitignore(1KB)