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 类模型方法，XRNeRF 设计的具体模块流程如下图所示：模块化的优势在于，假设我们需要修改数据格式，那只需要修改 Dataset 模块下的逻辑，假设我们需要修改渲染图像的逻辑，那就只需要...
转载一篇git,记录一下,很好用,作者还出了视频:GitHub - maximeraafat/BlenderNeRF: Easy NeRF synthetic dataset creation within Blender 输出数据可以直接挂载到NeRF源码对应的路径下进行实验。 发布于 2024-04-16 23:59・IP 属地北京 Nerf 三维重建技术 赞同53 条评论 分享喜欢收藏...
这是我的plant.txt 内容,具体改的内容可以自己对照其他txt修改 expname=plantbasedir=./logsdatadir=./data/nerf_llff_data/plantdataset_type=llfffactor=8llffhold=8N_rand=1024N_samples=64N_importance=64use_viewdirs=Trueraw_noise_std=1e0 7:完成数据制作,开始训练 使用以下命令 pythonrun_nerf.py--c...
训练过程完成，NeRF模型就可以用于从任何角度生成图像。测试函数通过使用来自测试图像的射线数据集进行操作，然后使用渲染函数和优化的NeRF模型为这些射线生成图像。@torch.no_grad()def test(hn, hf, dataset, chunk_size=10, img_index=0, nb_bins=192, H=400, W=400): ray_origins = dataset[img_index...
模块化的优势在于,假设我们需要修改数据格式,那只需要修改 Dataset 模块下的逻辑,假设我们需要修改渲染图像的逻辑,那就只需要修改 Render model 模块。 3. 标准数据处理管线 针对NeRF 类算法数据预处理较为复杂和多样的问题,XRNeRF 提供了一套标准数据处理流程。其由多个数据处理操作串行得到,仅需要修改 config 配置文...
2. Oxford Spires Dataset 我们介绍Oxford Spires数据集,使用定制的多传感器感知单元以及地面激光雷达扫描仪(TLS)的毫米精度地图在牛津的知名地标及其周围拍摄。感知单元包括三个全局快门彩色相机、一个汽车3D激光雷达扫描仪和一个惯性传感器,所有这些都经过精确校准。
from nerf.provider import NeRFDataset from nerf.gui import NeRFGUI from nerf.utils import *# torch.autograd.set_detect_anomaly(True)if__name__ =='__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('path',type=str)
# dataset options# 数据格式parser.add_argument("--dataset_type",type=str,default='llff',help='options: llff / blender / deepvoxels') # 对于大的数据集,test和val数据集,只使用其中的一部分数据parser.add_argument("--testskip",type=int,default=8,help='will...
虽然 360dataset 中包含很多具有挑战性的场景内容，它不能衡量以渲染质量作为规模的函数，因为这个数据集是由相机环绕在一个中心对象以大致恒定的距离拍摄得到的，学习模型不需要处理训练在不同的图像分辨率或不同的距离中心对象。因此研究者使用一个更具挑战性的评估过程，类似于使用 mip-NeRF 的多尺度的 blender 数据...
('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...