有一说一,Hash Encoding 固然是非常有价值的,但 Instant-NGP 最重要的是它的工程价值。虽然 Hash Encoding 确实能极大地加快 NeRF 的训练效率,但是他 project 中展示的几秒的优化速率是基于他高效的 CUDA 配套代码实现的(几秒也只是出能粗看的状态,5秒钟的宣传更多是个噱头,实际优化到论文中的指标还是需要几分...
Nerf代码 zhang 5 人赞同了该文章 目录 收起 代码 Instant-NGP 概述 和传统的Nerf的异同 多分辨率哈希编码 Instant-NGP中的神经网络: 代码 以Colab项目为例子:个人感觉这个项目比github.com/yenchenlin/n更清晰,更易入门。 这个链接是我注释过的代码 nerf 获得深度图: 从论文的代码中看:depth_map = torch...
这里的A是可微渲染，x是NeRF模型，b是目标2D图像。代码如下：def render_rays(nerf_model, ray_origins, ray_directions, hn=0, hf=0.5, nb_bins=192): device = ray_origins.device t = torch.linspace(hn, hf, nb_bins, device=device).expand(ray_origins.shape[0], nb_bins) # Perturb...
在实现了这些模型的基础上，XRNeRF 还能保证复现效果和论文中的基本一致。如下图所示，从客观的 PSNR 和 SSIM 指标来看，其能很好地复现原版代码的效果。2. 模块化设计 XRNeRF 将整个代码框架进行了模块化设计，最大程度地提升了代码的可复用性，便于研究者对现有代码进行阅读和修改。通过分析现有的 NeRF 类模型方...
NeRF的源码结构如代码中的"源码结构.md"所示。 1、NeRF训练参数介绍 # 配置文件的路径 parser.add_argument('--config', is_config_file=True,help='config file path') # 本次实验的名称,作为log中文件夹的名字 parser.add_argument("--expname", type=str,help='experiment name') ...
在NERF代码中,数据预处理的部分主要是将输入的2D图像和对应的3D点坐标转换成模型可以接受的输入形式。首先,代码会读取2D图像和对应的相机参数,包括相机内参(焦距、主点)和相机外参(旋转矩阵和平移向量)。然后,代码会将相机内参和图像坐标映射关系转换为射线方程。最后,代码会将2D图像和对应的3D点坐标转换成批量形式的...
在NeRF代码目录下,复制/nerf-pytorch/configs目录下的fern.txt文件,并重命名为自己模型的名称(建议和工作目录名称一致),并修改如下内容: 最后就可以运行训练代码了 python run_nerf.py --config configs/basketball_ustb.txt 但是毫无效果,一开始训练就nan,试了调小学习率但没啥用。我怀疑是数据集预处理的不好导致...
NERF（Neural Radiance Fields）是一种用于渲染三维场景的深度学习方法。这种方法使用神经网络来预测三维空间中每个点的颜色和深度信息，以生成逼真的渲染图像。下面是一个简单的伪代码示例，演示了如何使用NERF进行场景渲染：import numpy as np import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt # ...
Pytorch代码实现 渲染 神经辐射场的一个关键组件,是一个可微分渲染,它将由NeRF模型表示的3D表示映射到2D图像。该问题可以表述为一个简单的重构问题 这里的A是可微渲染,x是NeRF模型,b是目标2D图像。 代码如下: def render_rays(nerf_model, ray_origins, ray_directions, hn=0, hf=0.5, nb_bins=192): ...
1)首先是加载NeRF运行需要的各种参数(包括所用的数据集、数据类型、输出文件位置、训练轮次、bs、数据采样、训练所用的网络参数、训练形式的选择等)详细说明可见下面的代码注释。 2)[config_parser](run_nerf.py) def config_parser():import configargparseparser = configargpar...