nerf-pytorch代码学习

本文介绍如何使用NERF-PyTorch处理LLFF数据集,包括将COLMAP外部参数转换为Numpy格式的过程,并讨论了读取数据时存在的局限性。
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llff数据读入

llff是nerf之前的一个视角合成的工作,它提供了colmap外参转为npy格式的工具,而npy是nerf-pytorch的输入,因此我们把带有colmap外参的数据称为llff数据。具体见:https://github.com/Fyusion/LLFF/blob/master/imgs2poses.py

读入的数据是:[n,17]
n是影像数量,17分别是3*4的投影矩阵的逆矩阵,f,x0,y0的内参数,以及每张影像的最大深度与最小深度。

这里两个点缺点:
1.认为所有相机内都一样
2.认为内参数只有f,x0,y0

注意:这里的3*4的矩阵是c2w,即投影矩阵的逆矩阵

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### 如何运行 `nerf-pytorch` 代码 #### 安装依赖项 为了成功运行 `nerf-pytorch`,需要确保环境已正确设置并安装必要的库。通常情况下,推荐使用 Anaconda 来管理 Python 环境。 创建一个新的 Conda 虚拟环境,并激活该环境: ```bash conda create -n nerf_env python=3.8 conda activate nerf_env ``` 接着按照官方文档中的说明来安装所需的包[^1]: ```bash pip install torch torchvision torchaudio pip install imageio matplotlib numpy pillow scikit-image tqdm opencv-python tensorboard ``` #### 下载源码 克隆仓库到本地计算机以便于后续操作[^4]: ```bash git clone https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch.git cd nerf-pytorch ``` #### 数据集准备 下载所需的数据集并将它们放置在指定位置。对于训练模型而言,Flickr 和 LLFF 是两个常用的选择。具体路径可以在配置文件中找到或自定义设定。 #### 运行示例脚本 进入项目的根目录后可以执行如下命令启动预训练好的权重来进行推理测试: ```bash python run_nerf.py --config configs/llff_data/fern.txt --render_only ``` 上述指令会加载 Fern 场景下的预训练参数并渲染图像序列作为输出展示效果[^3]。 如果想要开始完整的训练过程,则移除 `--render_only` 参数即可正常开启训练模式。 #### 解决常见问题的方法 - **CUDA 不可用**: 如果遇到 CUDA 初始化失败的问题,请确认 GPU 驱动版本以及 PyTorch 版本之间的兼容性。 - **内存不足错误**: 减少批量大小(batch size),调整光线采样数量(ray batch size) 或者尝试更小规模的数据集进行调试。 - **性能优化建议**: 使用混合精度(Half Precision Training, HPT)技术加速计算效率;考虑分布式多卡训练方案进一步提升吞吐量。
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