DeepGlobalRegistration项目安装与配置指南

DeepGlobalRegistration项目安装与配置指南

DeepGlobalRegistration [CVPR 2020 Oral] A differentiable framework for 3D registration DeepGlobalRegistration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepGlobalRegistration

1. 项目基础介绍

DeepGlobalRegistration(DGR)是一个用于三维点云配准的开源项目。它通过一个可微分的框架实现了对真实世界三维扫描数据的配准。项目主要包括三个模块:一个6维卷积网络用于预测对应点的置信度,一个可微分的加权Procrustes算法用于闭合形式的位姿估计,以及一个健壮的基于梯度的SE(3)优化器用于位姿精炼。主要编程语言是Python。

2. 关键技术和框架

  • MinkowskiEngine: 用于处理稀疏3D数据的神经网络框架。
  • PyTorch: 深度学习框架,用于构建和训练神经网络。
  • CUDA: 用于加速计算的可编程并行计算平台和编程模型。
  • 卷积神经网络: 用于特征学习和点云配准。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • 操作系统:Ubuntu 14.04或更高版本。
  • CUDA:版本10.1.243或更高。
  • PyTorch:版本1.5或更高。
  • Python:版本3.6或更高。
  • GCC:版本7。

确保您的系统中已安装Python和pip,以及上述其他依赖项。

4. 安装步骤

以下步骤将引导您完成DeepGlobalRegistration项目的安装:

## 步骤 1: 安装MinkowskiEngine

首先,安装MinkowskiEngine所需的依赖项:

```bash
sudo apt install libopenblas-dev g++-7
pip install torch

然后,安装MinkowskiEngine:

export CXX=g++-7
pip install -U MinkowskiEngine --install-option="--blas=openblas" -v

步骤 2: 克隆项目仓库

从GitHub上克隆DeepGlobalRegistration项目:

git clone https://github.com/chrischoy/DeepGlobalRegistration.git
cd DeepGlobalRegistration

步骤 3: 安装Python依赖

使用pip安装项目所需的Python依赖项:

pip install -r requirements.txt

步骤 4: 预训练模型和数据集

在开始训练之前,您需要下载预训练的FCGF模型和数据集。请按照项目README中的指示操作,下载相应的模型和数据集。

步骤 5: 运行示例

项目提供了一个示例脚本,您可以运行它来查看项目的演示:

python demo.py

步骤 6: 开始训练和测试

根据项目README中的说明,使用预训练的模型和数据集开始训练和测试您的模型。


按照上述步骤,您可以成功安装和配置DeepGlobalRegistration项目,并开始进行三维点云配准的相关研究或应用开发。

DeepGlobalRegistration [CVPR 2020 Oral] A differentiable framework for 3D registration DeepGlobalRegistration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepGlobalRegistration

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

白威东

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值