From 81afc0b5ffdb18b01b76c79ec6b1dad076f48bbf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Sandro Baccega Date: Wed, 22 Nov 2023 15:49:32 +0100 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=F0=9F=93=9D=20[Notes]=20Update=20notes?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- notes.txt | 55 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 54 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/notes.txt b/notes.txt index 6b36068..22d5344 100644 --- a/notes.txt +++ b/notes.txt @@ -371,4 +371,57 @@ nvidia-smi gpu utilization deve essere alta (quasi 100%) attenzione a non usare tutta la memoria della gpu -serve vpn \ No newline at end of file +serve vpn + +---- + + +numeri quantitativi +provare con un altro dataset con più luci + + +perturbare le luci -> male + +1) + +provare a dare un insieme di pixel non intere (interpolando il valore nel ground truth) +per ridurre l'overfitting e per dare più punti dove la rete sbaglia di più +fare un sampling? +https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.interp2d.html + + +ad ogni epoca cambi la distrubuzione con il quale prendi i punti subpixel +(cambiare il codice di training) + + + +2) + +invece di usare le armoniche di fourier, usare la trasformata coseno (dct) + + + +si può già scrivere +intanto fermiamoci qui + +nuovo dataset con un sottoinsieme di immagini e calcolare la loss, sssmi, ... e confrontarlo con il ground truth + +domanda di laure 1-11 dicembre +upload della tesi 5-19 febbraio + +prima di natale esperimenti, poi tesi + +8-10 gennaio iniziare seriamente a scriverla + +direttamente sulla macchina + + + +titolo: An implicit neural representation for RTI + +abstract: +2-3 righe cos'é RTI, si basa sulla creazione di una funzione +in questa tesi si propone di usare implicit neural representation per approssimare questa funzione + + +nella tesi sccrivere che è un estensione del paper PCA (che funzionava diversamente)