حقول الإشعاع العصبي ، والمعروفة بالعامية باسم نيرف ضربت العالم بعاصفة في عام 2020 ، صدرت جنبًا إلى جنب مع الجريدة "NeRF: تمثيل المشاهد كحقول إشعاع عصبي لتوليف العرض"، ولا تزال حجر الزاوية في التوليف عالي الجودة للمناظر الجديدة ، بالنظر إلى الصور المتفرقة ومواضع الكاميرا.
منذ ذلك الحين ، اكتشفوا العديد من التطبيقات ، ولكن من المحتمل أن يكون أبرزها في النمذجة الحجمي الجغرافي المكاني ، مع اعتماد شركات مثل Google على NeRFs لإنشاء هياكل ثلاثية الأبعاد للمباني والمواقع التراثية من زوايا مختلفة من الصور الساتلية ، والشركات المتخصصة في إجراء إعادة البناء ثلاثية الأبعاد و رقمنة المواقع الثقافية المعروفة.
في هذا الدليل ، سنقوم بتدريب نموذج حقل الإشعاع العصبي (NeRF) على مجموعة بيانات Tiny NeRF الأصلية ، باستخدام TensorFlow / Keras و DeepVision ، لإجراء توليف عرض جديد / إعادة بناء ثلاثية الأبعاد.
في ساعة واحدة ، على جهاز تجاري ، ستعرض طرق عرض جديدة للصور من مجموعة بيانات TinyNeRF:
مجال عرض التوليف والإشعاع العصبي
يقدم هذا القسم ملخصًا / مقدمة مبسطة للطريقة التي تعمل بها Neural Radiance Fields ، ولكن قد يستغرق الأمر بعض الوقت لاستيعاب كيفية عملها بشكل بديهي إذا كنت جديدًا في هذا المجال.
ملحوظة: تعد الورقة الأصلية بالإضافة إلى الفيديو التعليمي والرسومات المرتبطة بها مواد تعليمية رائعة. إذا كنت مهتمًا بفهم المفهوم الأساسي لـ مجالات التألق التي تعتمد عليها NeRFs لتمثيل مشهد ، فإن إدخال ويكيبيديا لـ "حقول الضوء" تقدم مقدمة رائعة ، ولكن يمكن تلخيصها بأسلوب رفيع المستوى مثل
"مجال الضوء هو دالة متجهية تصف كمية الضوء المتدفق في كل اتجاه عبر كل نقطة في الفضاء".
يتم استخدام NeRFs ل توليف عرض الرواية - خلق مناظر جديدة للأشياء والصور ، مع إعطاء بعض الآراء. في الواقع ، يمكنك التفكير في توليف العرض الجديد على أنه تحويل ثنائي الأبعاد> ثلاثي الأبعاد ، وهناك العديد من الطرق لحل هذه المشكلة ، بعضها أكثر نجاحًا من البعض الآخر.
من الناحية التاريخية مشكلة صعبة ، الحل الذي اقترحته NeRFs بسيط للغاية ولكنه ينتج عنه أحدث النتائج ، ويولد صورًا عالية الجودة من زوايا جديدة:
هذا ، بطبيعة الحال ، وضعهم كنهج تأسيسي لحل توليف وجهات النظر الجديدة ، مع العديد من الأوراق اللاحقة التي تستكشف وتعديل وتحسن الأفكار الموجودة فيها.
المشورة: • موقع الكتروني صدر جنبًا إلى جنب مع الورقة يحتوي على عرض مذهل للطريقة ونتائجها ، و فيديو تعليمي الذي يبني حدسًا جيدًا لكيفية عمل هذه الشبكات تم إطلاقه رسميًا.
يمكن تلخيص خط الأنابيب من البيانات إلى النتائج على النحو التالي:
حيث تتعلم الشبكة العصبية من الصور المتناثرة المصطنعة أشعة التي يتم إسقاطها وأخذ عينات منها على فترات منتظمة. يتم وضع الصور في الفراغ بالنظر إلى البيانات الوصفية الخاصة بالصور ، مثل مواضع الكاميرا عند التقاط الصور. لهذا السبب - لا يمكنك فقط إدخال أي صور ، و تطلب مواضع الكاميرا لتكون قادرة على وضع الصور بدقة في الفضاء للأشعة لإنشاء مجموعة من النقاط التي يمكن فهمها. تشكل النقاط التي تم أخذ عينات منها مجموعة ثلاثية الأبعاد من النقاط التي تمثل المشهد الحجمي:
تقترب الشبكة العصبية من أ وظيفة المشهد الحجمي - قيم RGB وكثافة (σ) للمشهد. في الواقع ، نقوم بتدريب الشبكة على حفظ لون وكثافة كل نقطة إدخال ، حتى نتمكن من إعادة بناء الصور من وجهات نظر جديدة. ومع ذلك - لم يتم تدريب NeRFs على مجموعة من الصور ويمكن استقراءها لصور جديدة. يتم تدريب NeRFs على تشفير مشهد ، ثم يتم استخدامها فقط لهذا المشهد ، حيث تمثل أوزان الشبكة نفسها المشهد.
هذا هو "العيب" الرئيسي لـ NeRFs - عليك تدريب شبكة لكل مشهد تريد ترميزه ، وعملية التدريب بطيئة إلى حد ما وتتطلب الكثير من الذاكرة لمدخلات كبيرة. التحسينات في وقت التدريب هي مجال البحث ، مع تقنيات جديدة مثل "تحسين شبكة Voxel المباشر" التي تحسن وقت التدريب بشكل كبير دون مقايضة جودة الصورة في هذه العملية.
حقول التألق العصبي في DeepVision و TensorFlow
يمكن أن تكون تطبيقات NeRF شاقة بعض الشيء لأولئك الجدد على العرض الحجمي ، وعادةً ما تتضمن مستودعات الكود العديد من الطرق المساعدة للتعامل مع البيانات الحجمية ، والتي قد تبدو غير بديهية بالنسبة للبعض. DeepVision هي مكتبة رؤية حاسوبية جديدة تهدف إلى توحيد رؤية الكمبيوتر تحت واجهة برمجة تطبيقات مشتركة ، مع خلفيات خلفية قابلة للتبديل (TensorFlow و PyTorch) ، وتحويلات الوزن التلقائي بين النماذج والنماذج ذات التطبيقات المتطابقة عبر أطر الخلفية.
لخفض حاجز الدخول ، ديب فيجن يقدم تطبيقًا بسيطًا وصحيحًا للأصل لنماذج Neural Radiance Field ، مع إعدادات متعددة لاستيعاب أجهزة أكثر وأقل قوة مع إعدادات أجهزة مختلفة:
NeRFTiny
NeRFSmall
NeRFMedium
NeRF
NeRFLarge
يتم استخدام معلمتين لإنشاء هذه الإعدادات - width
و depth
. نظرًا لأن NeRFs ، في جوهرها ، مجرد نموذج MLP يتكون من tf.keras.layers.Dense()
الطبقات (مع تسلسل واحد بين الطبقات) ، فإن depth
يمثل مباشرة عدد Dense
طبقات ، بينما width
يمثل عدد الوحدات المستخدمة في كل واحد.
NeRF
يتوافق مع الإعداد المستخدم في الورقة الأصلية ، ولكن قد يكون من الصعب تشغيله على بعض الأجهزة المحلية ، وفي هذه الحالة ، NeRFMedium
يوفر أداءً مشابهًا جدًا مع متطلبات ذاكرة أصغر.
دعنا نمضي قدمًا ونثبت DeepVision مع pip
:
$ pip install deepvision-toolkit
إن إنشاء نموذج سهل مثل:
import deepvision
model = deepvision.models.NeRFMedium(input_shape=(num_pos, input_features), backend='tensorflow') model.summary()
النموذج نفسه بسيط للغاية:
Model: "ne_rftf"
__________________________________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # Connected to ================================================================================================== input_1 (InputLayer) [(None, 640000, 195 0 [] )] dense (Dense) (None, 640000, 128) 25088 ['input_1[0][0]'] dense_1 (Dense) (None, 640000, 128) 16512 ['dense[0][0]'] dense_2 (Dense) (None, 640000, 128) 16512 ['dense_1[0][0]'] dense_3 (Dense) (None, 640000, 128) 16512 ['dense_2[0][0]'] dense_4 (Dense) (None, 640000, 128) 16512 ['dense_3[0][0]'] concatenate (Concatenate) (None, 640000, 323) 0 ['dense_4[0][0]', 'input_1[0][0]'] dense_5 (Dense) (None, 640000, 128) 41472 ['concatenate[0][0]'] dense_6 (Dense) (None, 640000, 4) 516 ['dense_5[0][0]'] ==================================================================================================
Total params: 133,128
Trainable params: 133,124
Non-trainable params: 4
__________________________________________________________________________________________________
تحقق من دليلنا العملي العملي لتعلم Git ، مع أفضل الممارسات ، والمعايير المقبولة في الصناعة ، وورقة الغش المضمنة. توقف عن أوامر Googling Git وفي الواقع تعلم ذلك!
سنلقي نظرة فاحصة على كيفية التعامل مع مخرجات النموذج وكيفية عرض الصور التي تنتجها أوزان النموذج ، في لحظة.
تحميل مجموعة بيانات TinyNeRF
نظرًا لأن NeRFs يمكن أن تكون مكلفة إلى حد ما للتدريب على صور إدخال أكبر ، فقد تم إصدارها بمجموعة بيانات صغيرة من 100 × 100 صورة ، مُدبلجة TinyNeRF لتسهيل الاختبار والتكرار. لقد أصبح فيما بعد مجموعة بيانات كلاسيكية لتجربة NeRFs ودخول المجال ، على غرار الطريقة التي أصبحت بها MNIST "Hello World" للتعرف على الأرقام.
مجموعة البيانات متاحة كملف .npz
يحتوي على صور ونقاط اتصال (تستخدم للتطبيع) وأوضاع الكاميرا ، ويمكن الحصول عليها من إصدار الكود الرسمي:
import requests
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt url = "https://people.eecs.berkeley.edu/~bmild/nerf/tiny_nerf_data.npz"
save_path = 'tiny_nerf.npz' file_data = requests.get(url).content
with open(save_path, "wb") as file: file.write(file_data) data = np.load(save_path) images, poses, focal = data["images"], data["poses"], data["focal"] print(images.shape) print(poses.shape) print(focal)
يوجد 106 صورة ، 100 × 100 لكل منها ، بثلاث قنوات (RGB). كل الصور لجرافة ليغو صغيرة. دعنا نرسم الصور الخمس الأولى:
fig, ax = plt.subplots(1, 5, figsize=(20, 12))
for i in range(5): ax[i].imshow(images[i])
• مواقع الكاميرا المتوفرة في مجموعة البيانات ضرورية للقدرة على إعادة بناء المساحة التي تم التقاط الصور فيها ، مما يسمح لنا بإسقاط الأشعة من خلال الصور وتشكيل مساحة حجمية مع نقاط أخذ العينات في كل إسقاط.
ومع ذلك ، نظرًا لأن مجموعة البيانات هذه تتطلب الكثير من التحضير لمرحلة التدريب - تقدم DeepVision ملف load_tiny_nerf()
محمل مجموعة البيانات ، الذي سيقوم بالتحضير لك ، مع خيار validation_split
, pos_embed
و num_ray_samples
، وإرجاع الفانيليا tf.data.Dataset
يمكنك إنشاء خطوط أنابيب عالية الأداء باستخدام:
import deepvision train_ds, valid_ds = deepvision.datasets.load_tiny_nerf(pos_embed=16, num_ray_samples=32, save_path='tiny_nerf.npz', validation_split=0.2, backend='tensorflow')
لا تحتاج مطلقًا إلى إنشاء مجموعة تحقق هنا ، منذ النقطة is لتلائم الصور بشكل كامل وحفظها ، ويتم إنشاء مجموعة التحقق هنا في المقام الأول كتحقق من الصحة.
دعنا نلقي نظرة على الطول والأشكال المدخلة في مجموعة بيانات التدريب:
print('Train dataset length:', len(train_ds))
print(train_ds)
وينتج عنه:
Train dataset length: 84
<ZipDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(100, 100, 3), dtype=tf.float32, name=None), (TensorSpec(shape=(320000, 99), dtype=tf.float32, name=None), TensorSpec(shape=(100, 100, 32), dtype=tf.float32, name=None)))>
• pos_embed
تحدد الحجة عدد حفلات الزفاف الموضعية تستخدم لتحويل إحداثيات 5D (x ، y ، z وزوايا المشاهدة Theta و Phi). كانت حفلات الزفاف الموضعية حاسم لكي تكون الشبكة قادرة على تمثيل وظائف التردد العالي ، والتي كانت "عنصرًا مفقودًا" في جعل هذا النوع من التقنية يعمل في الماضي ، حيث كافحت الشبكات لتقريب الوظائف التي تمثل تباينًا عالي التردد في اللون والهندسة ، بسبب انحيازها نحو تعلم وظائف التردد المنخفض بدلاً من ذلك:
• num_ray_samples
يمثل عدد العينات المأخوذة بطول كل شعاع معروض في الصورة.
وبطبيعة الحال ، كلما زادت عمليات التضمين الموضعية وعينات الأشعة التي تستخدمها ، زادت دقة المشهد الحجمي الذي تقربه ، وبالتالي ، ستكون الصور النهائية أكثر تفصيلاً ، على حساب تكاليف حسابية أعلى.
تدريب NeRF مع TensorFlow / Keras و DeepVision
دعنا نلقي نظرة على مثال شامل لتحميل البيانات ، وإعداد مجموعة البيانات ، وإنشاء نموذج وتدريبه باستخدام DeepVision ونظام TensorFlow / Keras:
import deepvision
from deepvision.datasets import load_tiny_nerf
import tensorflow as tf config = { 'img_height': 100, 'img_width': 100, 'pos_embed': 32, 'num_ray_samples': 64, 'batch_size': 1
} num_pos = config['img_height'] * config['img_width'] * config['num_ray_samples']
input_features = 6 * config['pos_embed'] + 3 train_ds, valid_ds = load_tiny_nerf(pos_embed=config['pos_embed'], num_ray_samples=config['num_ray_samples'], save_path='tiny_nerf.npz', validation_split=0.2, backend='tensorflow') train_ds = train_ds.batch(config['batch_size']).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
valid_ds = valid_ds.batch(config['batch_size']).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) model = deepvision.models.NeRFMedium(input_shape=(num_pos, input_features), backend='tensorflow') model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError()) callbacks = [tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau()] history = model.fit(train_ds, epochs=50, validation_data=valid_ds, callbacks=callbacks)
على Nvidia GTX1660Super ، يستغرق التدريب مع 32 حفل زفاف موضعي و 64 عينة شعاع حوالي دقيقة واحدة لكل حقبة ، ولكن الإعدادات الأصغر ، مثل 1-8 زخرفة موضعية و 16 عينة شعاع قد تستغرق أقل من 32 ثوانٍ لكل عصر:
Epoch 1/50
84/84 [==============================] - 65s 746ms/step - loss: 0.0603 - psnr: 12.6432 - val_loss: 0.0455 - val_psnr: 13.7601 - lr: 0.0010
...
Epoch 50/50
84/84 [==============================] - 55s 658ms/step - loss: 0.0039 - psnr: 24.1984 - val_loss: 0.0043 - val_psnr: 23.8576 - lr: 0.0010
بعد ساعة واحدة تقريبًا ، على وحدة معالجة رسومات تجارية واحدة ، يحقق النموذج ~ 24 PSNR. الشيء مع NeRFs هو - كلما تدربت لفترة أطول ، كلما اقتربت من تمثيل الصور الأصلية ، مما يعني أنك سترى عادةً المقاييس تتزايد بمرور الوقت كلما تدربت أكثر. إنه يساعد في الحصول على ملف ReduceLROnPlateau
رد الاتصال للتعامل مع خفض معدل التعلم لضبط النتائج مع اقتراب نهاية التدريب.
يُبلغ النموذج عن مقياسين - loss
و psnr
. الخسارة هي متوسط الخطأ التربيعي لكل بكسل ، وتعمل كدالة خسارة كبيرة لـ NeRFs ، ولكن يصعب تفسيرها.
نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) هي النسبة بين الإشارة (القدرة القصوى للإشارة) والضوضاء (قوة الضوضاء التي تفسد دقة الإشارة) التي تؤدي إلى تدهور الصورة. يمكن استخدام نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء كملف جودة الصورة متري ، ومن السهل جدًا تفسيره للبشر.
بالفعل في PSNR 24 ، تصبح الصور واضحة إلى حد ما ، ويمكن أن تصل NeRFs إلى PSNRs لأكثر من 40 على TinyNeRF مع إعطاء وقت تدريب كافٍ.
تصور المخرجات
تنتج الشبكة موتر الشكل [batch_size, 640000, 4]
حيث تمثل القنوات RGB والكثافة ، وترميز 640000 نقطة المشهد. لتمثيل هذه كصور ، سنرغب في إعادة تشكيل الموتر إلى شكل (batch_size, img_height, img_width, num_ray_samples, 4)
، ثم قم بتعطيل القنوات الأربع إلى RGB و sigma ومعالجتها في صورة (واختيارياً ، خريطة عمق / دقة).
على وجه التحديد ، يتم تمرير قنوات RGB من خلال ملف السيني التنشيط ، بينما يتم تمرير قناة سيجما عبر ملف ReLU التنشيط ، قبل معالجتها بشكل أكبر وتقليلها إلى موتر للشكل (batch_size, img_height, img_width, rgb_channels)
، واثنين من موتر الشكل (batch_size, img_height, img_width, depth_channel)
و (batch_size, img_height, img_width, accuracy)
.
لتسهيل هذه العملية ، يمكننا استخدام ملف nerf_render_image_and_depth_tf()
وظيفة من volumetric_utils
، الذي يقبل النموذج للتنبؤ بـ RGB و Sigma من المدخلات ، ويعيد مجموعة من الصور وخرائط العمق وخرائط الدقة:
import matplotlib.pyplot as plt
from deepvision.models.volumetric.volumetric_utils import nerf_render_image_and_depth_tf for batch in train_ds.take(5): (images, rays) = batch (rays_flat, t_vals) = rays image_batch, depth_maps, _ = nerf_render_image_and_depth_tf(model=model, rays_flat=rays_flat, t_vals=t_vals, img_height=config['img_height'], img_width=config['img_width'], num_ray_samples=config['num_ray_samples']) fig, ax = plt.subplots(1, 2) ax[0].imshow(tf.squeeze(image_batch[0])) ax[1].imshow(tf.squeeze(depth_maps[0]))
هنا ، نخطط 5 دفعات (لكل منها صورة واحدة) وخرائط العمق الخاصة بها.
أثناء التدريب ، يعتمد النموذج نفسه على nerf_render_image_and_depth_tf()
تعمل على تحويل التنبؤات إلى صور وحساب متوسط الخطأ التربيعي و PSNR للنتائج. يؤدي تشغيل هذا الرمز إلى:
وفي الختام
في هذا الدليل - قمنا بتلخيص بعض العناصر الرئيسية لحقول الإشعاع العصبي ، كمقدمة موجزة للموضوع ، متبوعة بتحميل وإعداد مجموعة بيانات TinyNeRF في TensorFlow ، باستخدام tf.data
، وتدريب نموذج NeRF مع أنظمة Keras و DeepVision البيئية.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://stackabuse.com/training-a-neural-radiance-field-nerf-model-with-keras-tensorflow-and-deepvision/
- 1
- 100
- 1984
- 2020
- 3d
- 7
- 84
- 9
- a
- ماهرون
- من نحن
- إطلاقا
- يقبل
- دقة
- بدقة
- يحقق
- في
- تفعيل
- في الواقع
- قدما
- وتهدف
- ملاحظه
- الكل
- يسمح
- جنبا إلى جنب
- مدهش
- كمية
- و
- API
- التطبيقات
- نهج
- اقتراب
- المنطقة
- حجة
- فنـون
- أسوشيتد
- أوتوماتيك
- متاح
- الخلفية
- حاجز
- سحق
- لان
- أصبح
- قبل
- يجري
- بيركلي
- ما بين
- انحياز
- قطعة
- الحدود
- يبني
- حساب
- وكاميرا
- حقيبة
- تحدي
- قناة
- قنوات
- التحقق
- كلاسيكي
- واضح
- أقرب
- الكود
- اللون
- تجاري
- مشترك
- الشركات
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- مفهوم
- اختتام
- متصل
- تتكون
- يحتوي
- محتوى
- تحويل
- التحويلات
- تحول
- يتوافق
- التكلفة
- التكاليف
- خلق
- خلق
- خلق
- حاسم
- ثقافي
- البيانات
- قواعد البيانات
- صفقة
- تعامل
- عمق
- مفصلة
- صعبة
- استوعب
- رقمنة
- مباشرة
- اتجاه
- مباشرة
- يطلق عليها اسم
- كل
- أسهل
- النظام الإيكولوجي
- النظم البيئية
- تربوي
- تأثير
- عناصر
- النهائي إلى نهاية
- كاف
- دخول
- عصر
- خطأ
- جوهر
- كل
- مثال
- ذو تكلفة باهظة
- استكشاف
- بإنصاف
- الأزياء
- إخلاص
- حقل
- مجال
- قم بتقديم
- نهائي
- نهاية
- الاسم الأول
- تدفق
- تركز
- يتبع
- النموذج المرفق
- وجدت
- الأطر
- تردد
- تبدأ من
- تماما
- وظيفة
- وظائف
- إضافي
- ولدت
- توليد
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- بوابة
- GitHub جيثب:
- معطى
- Go
- خير
- شراء مراجعات جوجل
- وحدة معالجة الرسوميات:
- الرسومات
- عظيم
- شبكة
- توجيه
- مقبض
- تشابك الايدى
- أجهزة التبخير
- مساعدة
- هنا
- تراث
- مرتفع
- تردد عالي
- رفيع المستوى
- أداء عالي
- أعلى
- تاريخ
- تحوم
- كيفية
- كيفية
- HTTPS
- البشر
- اي كون
- الأفكار
- مطابق
- صورة
- صور
- التنفيذ
- تحسن
- تحسينات
- تحسين
- in
- تتضمن
- شامل
- في ازدياد
- إدخال
- تثبيت
- بدلًا من ذلك
- يستفد
- المُقدّمة
- حدسي
- IT
- التكرارات
- نفسها
- keras
- القفل
- معروف
- كبير
- أكبر
- طبقة
- طبقات
- تعلم
- الطول
- LG
- المكتبة
- ضوء
- الحقول الخفيفة
- القليل
- محمل
- جار التحميل
- محلي
- يعد
- بحث
- خسارة
- خسائر
- آلة
- الآلات
- الرئيسية
- جعل
- القيام ب
- كثير
- رسم خريطة
- برنامج Maps
- المواد
- matplotlib
- أقصى
- معنى
- مكبر الصوت : يدعم، مع دعم ميكروفون مدمج لمنع الضوضاء
- البيانات الوصفية
- طريقة
- طرق
- متري
- المقاييس
- مفقود
- نموذج
- عارضات ازياء
- لحظة
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- متعدد
- تقترب
- حاجة
- نيرف
- شبكة
- الشبكات
- الشبكة العصبية
- جديد
- ضجيج
- رواية
- عدد
- كثير
- نمباي
- NVIDIA
- الأجسام
- تم الحصول عليها
- عروض
- رسمي
- رسميا
- ONE
- التحسين
- طلب
- أصلي
- أخرى
- ورق
- أوراق
- المعلمات
- مرت
- الماضي
- قمة
- نفذ
- أداء
- أداء
- مرحلة جديدة
- خط أنابيب
- بكسل
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- البوينت
- نقاط
- يطرح
- ان يرتفع المركز
- وضع
- مواقف
- قوة
- قوي
- عملية
- تنبأ
- تنبؤات
- إعداد
- يقدم
- في المقام الأول
- المحتمل
- المشكلة
- عملية المعالجة
- معالجتها
- أنتج
- تنفيذ المشاريع
- المتوقع
- إسقاط
- المقترح
- ويوفر
- pytorch
- جودة
- معدل
- نسبة
- RAY
- RE
- الوصول
- اعتراف
- عقار مخفض
- منتظم
- الافراج عن
- صدر
- أداء
- التقارير
- مثل
- تمثل
- يمثل
- طلبات
- المتطلبات الأساسية
- يتطلب
- بحث
- دقة الشاشة
- النتائج
- عائدات
- RGB
- حلقة
- تقريبا
- يجري
- تشغيل
- قال
- مشهد
- مشاهد
- القسم
- طقم
- باكجات
- الإعداد
- شادو
- الشكل
- الأشكال
- عرض
- Sigma
- سيجنل
- بشكل ملحوظ
- مماثل
- الاشارات
- مبسط
- منذ
- عزباء
- المواقع
- بطيء
- صغير
- الأصغر
- حل
- حل
- حل
- بعض
- قليلا
- الفضاء
- متخصصة
- مربع
- ستاكابوز
- المعايير
- الولايه او المحافظه
- لا يزال
- قلة النوم
- عاصفة
- موضوع
- لاحق
- بعد ذلك
- ناجح
- هذه
- زودت
- SVG
- صناعيا
- أخذ
- يأخذ
- تقنيات
- tensorflow
- الاختبار
- •
- العالم
- من مشاركة
- في ذلك
- ثيتا
- شيء
- عبر
- الوقت
- إلى
- الإجمالي
- نحو
- تجارة
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- تحول
- انتقال
- صحيح
- عادة
- مع
- التي تقوم عليها
- فهم
- غير بديهية
- الوحدات
- URL
- us
- تستخدم
- التحقق من صحة
- القيم
- مختلف
- Ve
- فيديو
- المزيد
- الرؤى
- رؤيتنا
- فوكسل
- وزن
- التي
- في حين
- ويكيبيديا
- سوف
- بدون
- للعمل
- أعمال
- العالم
- X
- عائدات
- أنت
- موقع YouTube
- زفيرنت