为了确保与新方法的兼容性,系统中的辐射场训练节点可以配置为使用NerfStudio支持的几乎所有方法。为保证这种兼容性,NerfStudio节点中的自定义组件数量被尽量减少,只要所选方法不依赖于自定义数据集(如语义模型)或自定义DataLoader即可适配。 该节点支持NerfStud...
scheduler=torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(model_optimizer, milestones=[2, 4, 8], gamma=0.5) data_loader=DataLoader(training_dataset, batch_size=1024, shuffle=True) train(model, model_optimizer, scheduler, data_loader, nb_epochs=16, device=device, hn=2, hf=6, nb_bins=192, H=400, ...
为了确保与新方法的兼容性,系统中的辐射场训练节点可以配置为使用NerfStudio支持的几乎所有方法。为保证这种兼容性,NerfStudio节点中的自定义组件数量被尽量减少,只要所选方法不依赖于自定义数据集(如语义模型)或自定义DataLoader即可适配。 该节点支持NerfStudio的3DGS方法——Splatfacto,这是一种资源开销最小的方案。在...
* quick fix adjustment to aria * removed unnecessary looping * much faster training when adding i variable to collate every 5 ray bundles * cleanup unnecssary variables in Dataloader * further cleanup * adding caching of compressed images to RAM to reduce disk bottleneck * added caching to RAM...
MultiStepLR(model_optimizer, milestones=[2, 4, 8], gamma=0.5) data_loader = DataLoader(training_dataset, batch_size=1024, 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...
('testing_data.pkl',allow_pickle=True))model=NerfModel(hidden_dim=256).to(device)model_optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=5e-4)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(model_optimizer, milestones=[2, 4, 8],gamma=0.5)data_loader=DataLoader(training_dataset,batch_size=1024...
NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场),是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校,Google研究院,以及加州大学圣地亚哥分校。NeRF使用一组多目图作为输入,通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。该方法使用一个全连接深度网络来表示场景,使用的输入是一个...
data_loader = DataLoader(training_dataset, batch_size=1024, 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: ...
data_loader = DataLoader(training_dataset, batch_size=1024, 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,看...
def train(model, dataloader, optimizer, criterion, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader: # 前向传播 outputs = model(batch['inputs']) loss = criterion(outputs, batch['targets']) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() prin...