DeepGlobalRegistration项目安装与配置指南
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。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考