(1)在nerf-pytorch/data/nerf_llff_data下建立一个自命名文件夹(本文以test为例) 在nerf-pytorch/data/nerf_llff_data/test下建立images 、images_8、sparse三个文件夹 在nerf-pytorch/data/nerf_llff_data/test/sparse下建立0文件夹,即路径为nerf-pytorch/data/nerf_llff_data/test/sparse/0 (2)将自己拍...
点击New,以新建数据文件,弹出以下文件夹选择窗口 此时,需要将新建文件路径定位到我们的工作路径(新建一个文件夹并命名为自己数据集的名称,这里我们创建为/COLMAP_test/,注意,该文件夹的完整路径中不能有中文);接着,在工作目录下创建/images/文件夹并将图片存放在这里;然后,在工作目录下创建database.db文件(需要手动...
shuffle=True) train(model, model_optimizer, scheduler, data_loader, nb_epochs=16, device=device, hn=2, hf=6, nb_bins=192, H=400, W=400)这样一个简单的NeRF就完成了，希望本文对你有所帮助，如果你对NeRF感兴趣可以看看这个项目：https://avoid...
2.2 load_blender_data 2.1)使用json文件导入图片的路径以及相机变换矩阵(load_blender_data) 相机的水平视角角度 "transform_matrix":变换矩阵,这是一个 4x4 的矩阵,描述了相机的姿态和位置。在这个矩阵中,每行代表了相机坐标系在世界坐标系中的表达方式。具体来说: 第一行 [a, b, c, d] 表示相机的 X 轴...
代码的初始部分使用分层采样沿射线选择3D点。然后在这些点上查询神经辐射场模型(连同射线方向)以获得密度和颜色信息。模型的输出可以用蒙特卡罗积分计算每条射线的线积分。 累积透射率(论文中Ti)用下面的专用函数中单独计算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
3.2 NeRF as a Data Factory - NeRF作为数据工厂 这部分作者介绍了如何使用NeRF作为数据工厂生成立体图像对以训练深度立体网络。首先,作者通过COLMAP对图像进行预处理,然后为每个场景拟合独立的NeRF,并使用渲染损失进行优化。最后,通过虚拟立体相机参数渲染两个新视图和一个第二个目标帧,创建完美校正的立体三元组。在这...
zip -d nerf-paddle/data/nerf_llff_data/ print("unzip successfully") /home/aistudio unzip successfully 执行gen_poses.py脚本,生成LIFF数据,其中有两个参数: scenedir:为该场景的数据的文件夹路径,本项目指的是Doraemon文件夹 factor:尺度,进行NeRF渲染的场景下采样的尺度,由于原图很大,所以使用下采样8倍...
deftrain(nerf_model, optimizer, scheduler, data_loader,device='cpu',hn=0,hf=1,nb_epochs=int(1e5),nb_bins=192,H=400,W=400): training_loss= [] for_intqdm(range(nb_epochs)): forbatchindata_loader:ray_origins=batch[:, :3].to(device)ray_directions=batch[:, 3:6].to(device)ground...
I ran this command to extract the full nerfstudio dataset: ns-download-data nerfstudio --save-dir nerfstudio --capture-name all However, it only downloaded these scenes: bww_entrance, campanile, desolation, library, poster, redwoods2, st...
for batch in data_loader: ray_origins = batch[:, :3].to(device) ray_directions = batch[:, 3:6].to(device) ground_truth_px_values = batch[:, 6:].to(device) regenerated_px_values = render_rays(nerf_model, ray_origins, ray_directions, hn=hn, hf=hf, nb_bins=nb_bins) ...