python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中 dataname 表示数据目录下的具体数据集，config 表示模型的具体配置文件。因为 XRNeRF 采用的是高度模块化的设计，其 config 使用字典来构建，虽然乍一看可能会觉得有一点点繁琐，但实际理解了 XRNeRF 的设计结构之后，阅读...
https://drive.google.com/drive/folders/128yBriW1IG_3NJ5Rp7APSTZsJqdJdfc1 下载乐高数据集nerf_example_data.zip。将lego文件夹移动到 ./data/lego。 JNeRF自带fox数据集在 ./data/fox 易学智能平台也为NeRF训练准备好了数据集可直接在myfile/publicdata下找到(真心推荐,省去了科学上网下载数据集!) 2.5NeR...
一般而言,下载完数据后,大概文件夹结构如下图所示: 现在,环境、数据与代码三者都准备好了,只需简短的一行代码,就能执行 NeFR 模型的训练与验证: python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为...
为了确定问题是数据集本身的问题还是这几个模型不适用于合成数据(或许因为有gap),尝试用NeRF提供的lego数据集在VolSDF上进行训练,但发现NeRF采用的合成数据集全是RGBA格式(猜测可能是因为NeRF作者发现利用RGB图像训练效果不好,于是改用了RGBA格式,不然难以解释他们为何单独为合成数据集搞了一个输入格式)。我首先将lego...
一般而言,下载完数据后,大概文件夹结构如下图所示: 现在,环境、数据与代码三者都准备好了,只需简短的一行代码,就能执行 NeFR 模型的训练与验证: python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为...
一般而言,下载完数据后,大概文件夹结构如下图所示: 现在,环境、数据与代码三者都准备好了,只需简短的一行代码,就能执行 NeFR 模型的训练与验证: python run_nerf.py --config configs/nerf/nerf_blender_base01.py --dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为...
以 lego 数据集为例，训练配置文件，创建./config/train文件夹，创建lego.ini文件：N_iter=200000N_...
一般而言,下载完数据后,大概文件夹结构如下图所示: 现在,环境、数据与代码三者都准备好了,只需简短的一行代码,就能执行 NeFR 模型的训练与验证: 复制 pythonrun_nerf.py--configconfigs/nerf/nerf_blender_base01.py--datanamelego 1. 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。
python run_nerf.py--config configs/nerf/nerf_blender_base01.py--dataname lego 其中dataname 表示数据目录下的具体数据集,config 表示模型的具体配置文件。因为 XRNeRF 采用的是高度模块化的设计,其 config 使用字典来构建,虽然乍一看可能会觉得有一点点繁琐,但实际理解了 XRNeRF 的设计结构之后,阅读起来就非...
(1).从http://cseweb.ucsd.edu/~viscomp/projects/LF/papers/ECCV20/nerf/nerf_example_data.zip 下载测试数据集,解压缩; (2).在nerf-pytorch下新建data目录,将解压缩后的nerf_synthetic文件拷贝到data目录下; (3).执行: python run_nerf.py --config configs/lego.txt ...