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Statistical analysis of sample values to approximate the final pixel value

ツリー: v0.0.5
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Jérôme BUISINE ebdd1786e0 Merge branch 'release/v0.0.5' 5 年 前
models_info 87b8d18661 Write Keras result script 5 年 前
modules 87b8d18661 Write Keras result script 5 年 前
notebooks 87b8d18661 Write Keras result script 5 年 前
.gitignore 787d73d8f8 Scripts updates 5 年 前
README.md 066fc2b99b Fix folder list issue; Add README; 5 年 前
analyse.R 6b7c5d854b First project version; Add of dataset generation; Run script; 5 年 前
compare_images.py 44a461faff First keras model version; Reconstruction for keras model available 5 年 前
generate_data.sh cccee3b412 Update of Keras scripts 5 年 前
make_dataset.py 44a461faff First keras model version; Reconstruction for keras model available 5 年 前
reconstruct.py 787d73d8f8 Scripts updates 5 年 前
reconstruct_keras.py 44a461faff First keras model version; Reconstruction for keras model available 5 年 前
reconstruct_scene_mean.py 44a461faff First keras model version; Reconstruction for keras model available 5 年 前
run.sh 87b8d18661 Write Keras result script 5 年 前
run_keras.sh 87b8d18661 Write Keras result script 5 年 前
train_model.py 44a461faff First keras model version; Reconstruction for keras model available 5 年 前
train_model_keras.py 87b8d18661 Write Keras result script 5 年 前
write_result_keras.py 87b8d18661 Write Keras result script 5 年 前

README.md

Sample Analysis

Description

The aim of this project is to predict the mean pixel value from monte carlo process rendering in synthesis images using only few samples information in input for model.

Data

Data are all scenes samples information obtained during the rendering process.

For each pixel we have a list of all grey value estimated (samples).

Models

List of models tested :

  • Ridge Regression
  • SGD
  • SVR (with rbf kernel)

How to use

First you need to contact jerome.buisine@univ-littoral.fr in order to get datatset version. The dataset is not available with this source code.

python make_dataset.py --n 10 --each_row 8 --each_column 8

python reconstruct.py --scene Scene1 --model_path saved_models/Model1.joblib --n 10 --image_name output.png