• 学习时长

    7周/建议每周至少6小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 1:开课仪式
  • 2-1:【文档】NeRF代码环境安装
  • 2-2:【视频】环境安装步骤
  • 第1章: NeRF基础知识:摄像机几何与SFM
  • 3:【课件】NeRF初步
  • 第1节: 三维重建:显式建模与隐式建模
  • 免费 4:【视频】三维重建:显式建模与隐式建模
  • 第2节: 摄像机内外参数及其获取方法
  • 免费 5-1:【视频】摄像机内外参数及其获取方法
  • 免费 5-2:【视频】什么是摄像机的内外参数
  • 免费 5-3:【视频】运动恢复结构基础:三角化与极几何
  • 免费 5-4:【视频】运动恢复结构
  • 第3章: NeRF基础:NeRF开山之作
  • 8:【课件】NeRF基础
  • 第1节: 章节内容介绍
  • 9:【视频】章节内容介绍
  • 第2节: 神经辐射场
  • 10:【视频】什么是神经辐射场
  • 第3节: 体渲染
  • 11:【视频】详解体渲染技术
  • 第4节: 神经网络与位置编码
  • 12:【视频】神经网络与位置编码
  • 第5节: 损失函数与训练策略
  • 13:【视频】损失函数与模型训练
  • 第6节: NeRF代码讲解
  • 14-1:【代码】NeRF-pytorch-master
  • 14-2:NERF代码解读
  • 第7节: 作业
  • 15:【作业】第七章
  • 第4章: NeRF基础:Mip-NeRF
  • 第1节: 混叠与抗混叠
  • 第2节: NeRF中的混叠问题与解决方案
  • 第3节: 圆锥台近似计算与集成位置编码
  • 第4节: Mip-NeRF与NeRF的对比
  • 第5章: NeRF基础:Instant-NGP
  • 第1节: Instant-NGP基础知识:哈希表与球谐函数
  • 第2节: Instant-NGP解决了NeRF的什么问题
  • 第3节: Instant-NGP的网络结构
  • 第4节: 基于多分辨率哈希的位置编码
  • 第7章: 无界场景NeRF:NeRF++
  • 第1节: 辐射场几何歧义与NeRF的隐式正则
  • 第2节: 无界场景问题与NeRF++动机
  • 第3节: 反向球体参数化与前背景融合体渲染
  • 第8章: 无界场景NeRF:Mip-NeRF360
  • 第1节: 360度无界场景学习
  • 第2节: 基于在线蒸馏的Coarse-to-Fine网络构架在线蒸馏
  • 第3节: 辐射场几何歧义与单峰正则
  • 第4节: Mip-NeRF 360小结
  • 第10章: 大场景NeRF:Block-NeRF
  • 第1节: 如何合理放置每一块的NeRF
  • 第2节: 单个模型的外观编码、位姿优化、曝光向量等
  • 第3节: 多个模型的融合以及外观匹配

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