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nerf 新人入手推荐球弹吧，球弹的性价比高，不用改装买回来就直接能玩。. 推荐3把球弹第一把 1球蛟龙，打一发装一发，价格便宜，精度高力量足，非常适合新手。. 蛟龙升级产品. 第二把 8球 骇客。. 造型是喷子，可装8发球弹，撸起来很带感。. 第三把 10球 萨 ...
Training topics, flight courses, tank training, training pics and videos. From Aces to Rookies
Oct 25, 2024 · Known Bugs · New vehicles in this update may have inaccuracies in their characteristics, armor and weaponry settings. · The armor model for new ground vehicles in this update is “work in progress” for adjustment and improvement. · Some new aircraft lack cockpits. · Some new ground vehicles lack a visible crew. · On some aircraft, the separation of wing consoles may be displayed incorrectly. · Some vehicle icons are missing. · There may be lack of localization for some vehicl...
Oct 25, 2024 · November 14, 2024. Major Update “Firebirds” — DEV Server Changelog (12.11.2024) Dev Server - Changelog. Aircraft USA F-117A OCIP II (Squadron Vehicle) F-15E Germany Su-22M4 WTD61 (Premium) Ju 87 (all variants) — cockpit model has been updated. USSR Su-34 BB-1 — cockpit model has been updated. Su….
NeRF 训练和渲染的核心步骤是体渲染技术 (volume rendering)。体渲染可以把神经场“拍平”成一张 2D 图像，从而可以和基准图像进行比较。这个过程是可微的，所以可以用来训练网络！ 有了神经场和体渲染的预备知识，我们来介绍 NeRF 的训练。
Jan 17, 2022 · 神经网络计算与数据混到了一起，典型如Nerf，radience field数据信息存储到了网络权重里；. 但信息完全在网络权重里导致训练非常慢，效率低，网络表达能力也受训练的限制；. 于是有了parametric encoding方式，把latent feature用结构化方式存储，例如存到3D grid上 ...
Nov 5, 2024 · Download Wallpaper: 1920x1080 2560x1440 3840x2160 The ICV(P) is a state-of-the-art experimental infantry combat vehicle belonging to a family of new tactical wheeled vehicles developed by Mitsubishi for the JSDF. Infantry Combat Vehicle ICV(P): A Light Tank for Japan at Rank VII At a glance: Excellent mobility! Unmanned turret. Light protection. Rapid-firing 30mm cannon. Vehicle History In 2018, the Japanese Ministry of De...
NeRF的主要作用是建立了一个3d模型的隐式表达，在训练完成之后我们就可以得到 体素密度在3d模型上的分布（从MLP网络中的density网络获取），可以推断出重建物体占据了哪些位置（输出的体素密度σ大于某个阈值（可以调整，程序中为10））。. 如下图所示，我们 ...
尽管NeRF-Det在基于图像的室内检测中取得了令人印象深刻的性能，但它通常面临着不准确语义预测 [23]和低置信度分数的问题。. NeRF-Det的语义模糊问题对3D目标检测的性能产生了不利影响。. 因此，有必要将语义信息融入到当前框架中。. 为此，作者引入了语义 ...
当然这几年NeRF发展得很好了，上述问题都有papers尝试基于NeRF去解决。那么，这些问题在GS出现了就能都被解决吗？能产生新的 insights 吗？ 至少短期来看会有许多paper会把NeRF的方法乾坤大挪移在GS上都做一遍，也可以预期能看到大量GS paper的井喷。
