S-NeRF 项目使用教程

S-NeRF 项目使用教程

1. 项目介绍

S-NeRF（Street-view Neural Radiance Fields）是一个用于合成大型无界街道视图的鲁棒系统，主要用于自动驾驶场景。该项目利用神经辐射场（NeRFs）技术，旨在提高街道视图合成的真实感和准确性，并增强NeRFs在实际应用中的鲁棒性，如自动驾驶模拟、机器人和增强现实等领域。

S-NeRF的主要特点包括：

• 大规模街道视图合成：能够合成高保真度和准确性的大规模街道视图。
• 改进的真实感和准确性：显著提高镜面反射和街道视图合成的真实感和准确性。
• 鲁棒的几何和重投影：利用噪声和稀疏的LiDAR点，学习鲁棒的几何和重投影基础的置信度，以解决深度异常值问题。
• 前景移动车辆重建：扩展了重建移动车辆的能力，这是传统NeRFs无法实现的。

2. 项目快速启动

环境安装

首先，创建并激活一个conda环境：

conda create -n S-NeRF python=3.8
conda activate S-NeRF

安装预依赖项：

pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git@stable"

安装所需的包：

pip install -r requirements.txt

数据准备

准备数据集，按照以下文件树结构：

s-nerf/data/
├── nuScenes/
│   ├── mini/
│   └── trainval/
└── waymo/
    └── scenes/

将场景名称及其token放入scene_dict.json文件中：

{
  "scene-0916": "325cef682f064c55a255f2625c533b75"
}

准备姿态、图像和深度数据，使用以下脚本：

python scripts/nuscenes_preprocess.py --version [v1.0-mini / v1.0-trainval] --dataroot /data/<YOUR DATASET ROOT>
python scripts/waymo_preprocess.py

训练S-NeRF

进入项目目录并开始训练：

cd s-nerf
python train.py --config [CONFIG FILE]

对于前景车辆重建，请参考foreground分支。

3. 应用案例和最佳实践

自动驾驶模拟

S-NeRF可以用于自动驾驶模拟，通过合成高保真度的街道视图，帮助车辆在虚拟环境中进行训练和测试。这可以显著提高自动驾驶系统的鲁棒性和安全性。

机器人导航

在机器人导航中，S-NeRF可以用于生成复杂环境的三维地图，帮助机器人更好地理解其周围环境，从而提高导航的准确性和效率。

增强现实

在增强现实应用中，S-NeRF可以用于实时合成逼真的街道视图，增强用户体验。例如，在AR导航应用中，用户可以看到逼真的街道视图，从而更容易理解导航信息。

4. 典型生态项目

PyTorch3D

PyTorch3D是一个用于3D深度学习的开源库，提供了许多用于处理3D数据的工具和模块。S-NeRF利用PyTorch3D进行几何处理和渲染。

nuScenes

nuScenes是一个用于自动驾驶研究的大规模数据集，包含了来自多个城市的街道视图数据。S-NeRF使用nuScenes数据集进行训练和测试，以验证其在实际应用中的性能。

Waymo Open Dataset

Waymo Open Dataset是另一个用于自动驾驶研究的大规模数据集，包含了来自Waymo自动驾驶车辆的高质量街道视图数据。S-NeRF也使用Waymo数据集进行训练和测试，以提高其鲁棒性和准确性。

通过结合这些生态项目，S-NeRF能够更好地应对实际应用中的挑战，提供更高质量的街道视图合成。