3:选择用git指令下载or zip包下载 在这里我们看到文件目录里面是没有 数据集文件的 在这里插入图片描述 4:选择用git指令下载or zip包下载 这里只需要下载画横线的那个压缩包即可 数据集下载地址 Google Drive 需要科学上网 在这里插入图片描述 5:确认项目目录 把下载好的数据集文件放入项目的data(没有就自己创建)...
开始测试 以Synthetic-NeRF为例,其他数据的下载连接在AI葵酱的项目里有 举例python train.py --root_dir <path/to/lego>--exp_name Lego 换到ngp_pl项目目录下执行 python train.py --root_dir /usr/local/code/Synthetic_NeRF/Lego --exp_name Lego 这样运行着就ok了! 然后可以去results文件夹里面看结果...
(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 1. 终端输出结果如下图所示:花费...
DataParser 将各种形式的数据集作为输入,并且读取各个数据类别的Meta数据,返回的参数是DataparserOutputs DataManager 是什么? DataManger 返回的是RayBundle 和RayGT 。对于大多数的NerfPaper ,NerfStudio 设立了 VanillaDataManger. 其随机在DataManger中随机采样了一些像素点。生成了Training Ray 的颜色和Gt 的颜色 ...
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...
总的来说, 我们的模型在 NeRF Synthetic 数据集 (图片尺寸 400x400) 上实现了将近 30x 的加速, 并把 PSNR 大幅提升了 1.4dB, 比同类其他方法更加高效。 视觉效果图对比如下, 可以看到, 相比于 NeRF, 我们的模型 (Ours-2, 即在原始数据上微调后的模型)有肉眼可见的提升, 且计算量仅仅是 NeRF 的 1/26...
视频中的数据集路径'./data/llff/fern'和up主的实际文件存放不符吧,实际./data里面只有nerf_llff_data和nerf_synthetic两个目录啊 2023-11-02 22:072回复 Yccc诗诗 大佬太厉害了,求教我在运行run_nerf到1w次的时候报错,AttributeError:'NoneType' object hasno attribute 'state_dict!,我看了是network_fine是...
虽然Point-NeRF 是在 DTU 数据集上训练而来,但其可以很好地泛化到新的数据集。该研究展示了在 NeRF synthetic 数据集中,Point-NeRF 与其他 SOTA 方法比较结果,定性结果如图 7 ,定量结果如表 2。 实验结果表明,Point-NeRF_20K 明显优于 IBRNet 结果,具有更好的 PSNR、SSIM 和 LIPIPS;该研究还通过更好的几何和...
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 configargparse ...
2 下载两个示例数据集(脚本) 来自Realistic Synthetic 360数据集“lego”场景,和Real Forward-Facing数据集“fern”场景。 打开命令行,进入到代码根目录。或直接使用刚才安装时的命令行。执行脚本文件 bash download_example_data.sh 如果因网络原因,使脚本执行时无法下载,可使用下面方法。