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Google Colaboratory
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便利機能の紹介
長時間学習するときは、Google Driveに学習途中のデータを保存するようにすれば時間制限以上学習できる
Google Colaboratoryで処理の終了を音でお知らせ - deepblue
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Google Colaboratory
from 便利機能の紹介 長時間学習するときは、Google Driveに学習途中のデータを保存するようにすれば時間制限以上学習できる Google Colaboratoryで処理の終了を音でお知らせ - deepblue...
...とか（とか）を使ったのはあるけど、デバイスセットアップ大変 ただのレンズ一つの時の既存手法も指摘してるけど、その仕組みを理解してないので問題点も理解できない これと同じ話っぽい とりあえず飛ばすか、そのうち理解できたら嬉しい にあったトポロジー変化時の問題を解決したのがHyperNeRF Nerual Rendering ~2019、imageからimageを生成するニューラルネットワークを訓練する研究がいろいろ ただ、いろいろな視点の画像生成したときに整合性取れない問題が その後、NeRFみたいなニューラルネット自体でシーンを表現する物が出てきたと これならgeometricな整合性を保てる NeRFの問題として、物動いてると困る そりゃそう その解決策として、二つのアプローチがある deformation-based continuousなdeformation fieldで動いている物を表現? Radiance Fieldと同じように、Deformation Fieldも近似する NeRDFだな(?) これにはtopological changeやtransient effects(火など)を表現できない弱点がある modulation-based latent（潜在）code あまり仕組みは理解できず topological changeなどもカバーできる HyperNeRFは、二つの両方を融合したようなアプローチ deformation fieldでシーンの変化をモデル化する 以下はサイト読んだまとめ Motivation という物が元の考え これは、変化する何か（ex: 二次元図形）を、一次元高い物（ex: 三次元立体）のsliceととらえるみたいな? https://hypernerf.github.io/static/figures/level_set/interpolate2.mp4......