NeRF(神经辐射场)[1]是当前CV领域最火的研究方向之一,其通过输入同一场景不同视角下的二维图片和相机位姿,对场景进行三维隐式建模,并通过体素渲染方程实现了合成任意新视角下的场景图片,由于其渲染效果十分惊艳,越来越多的研究者投身NeRF的相关研究当中。然而,NeRF源码提供的数据集并不足以满足许多课题的研究需要,因此,
首先，使用COLMAP软件进行相机位姿获取。此过程包括项目新建、特征提取、特征匹配和稀疏重建，确保匹配特征点的准确性。重建过程完成后，导出模型至指定路径。接着，使用LLFF脚本对位姿数据进行格式转化，确保NeRF模型能够直接读取数据。最后，将相关文件上传至NeRF代码的对应文件夹，并设置配置文件以准备训练。在...
一般自动驾驶的数据集已经自带相机位姿和点云了。原生的nerf用位姿加图片已经能跑了。这里要注意的是转换...
nerf中处理数据的colmap的优化算法死不**足惜 上传7.28MB 文件格式 gz 在计算机视觉领域,NeRF(Neural Radiance Fields)是一种新兴的三维重建技术,它通过学习神经网络来表示场景的三维几何和颜色信息。而COLMAP(Content-Based Image Retrieval at Scale)则是一款广泛使用的开源软件,用于立体匹配、结构光扫描、多视图几何...
dense文件夹下保存colmap稠密重建结果,images文件夹下存放输入的图片,也就是NeRF的训练视图,model文件夹下存放colmap导出的稀疏重建结果,triangulated/sparse文件夹下保存colmap稀疏重建结果,transforms_train.json是NeRF blender数据集提供的真实的相机内外参数据,最后两个python文件是后面要用到的脚本。
COLMAP+NeRF,使用自己手机拍摄的照片2D变3D 一、项目背景 之前写了个项目《2D变3D,视角随意换,不用3D建模就能还原高清立体感》,复现了ECCV 2020的谷歌和伯克利大学的研究神经辐射场 (Neural Radiance Field, NERF) 论文。该项目只使用了论文中所用的数据集,而我希望是可以用自己简单的设备,对身边的世界进行三维的...
nerf三方3D打印性感无刷发射器C21C Lancer JueNeo 00:13 设计完这套,我的D330毕业了 D-Cross 00:12 FC330结构管开车中 酒肆呢 10620 00:25 短猫lynx海绵软蛋玩具3D打印碳纤维 阿利本人 00:36 钻石狗幼崽98k开源桥夹 Alakami 16561 15:39 爱好编织者 ...
神经辐射场(NeRF)与尺度因子的结合开辟了新方向。GoogleResearch最新论文提出可微分尺度编码层,将尺度因子作为隐式神经网络的输入参数。在KITTI数据集测试中,无需任何传感器辅助即实现0.98的尺度相关系数,这预示着无监督尺度估计的可能突破。 量子惯性传感器带来的变革正在显现。美国NIST实验室基于冷原子干涉仪的加速度计,...
4、使用colmap生成NeRF输入数据格式 LLFF 我们在第三步中对图片进行信息提取和和匹配,就可以对相机的位姿进行保存和输出。在特征提取时,需要注意Camera model选择为SIMPLE_PINHOLE,其他配置可以不用更改,点击Extract后,自动开始提取图片特征。提取过程中可以在右侧Log一栏中查看进度,请确保提取过程中没有Erro报错(本文后面...
通过COLMAP进行稀疏重建,恢复了相片的位置和姿态,下一步是生成NeRF训练所用的数据格式,选择生成LLFF格式的数据 In [3] import os %cd ~ # 解压数据,并将其转到nerf-paddle/data/nerf_llff_data文件夹下 if os.path.exists('nerf-paddle/data/nerf_llff_data/lion'): !unzip -qo work/lion.zip -d ner...